一种基于多模态深度神经网络的驾驶注意力检测方法

本发明公开了一种基于多模态深度神经网络的驾驶注意力检测方法，属于驾驶注意力检测技术领域，为了解决现有驾驶注意力检测过程中用单一模态的指标去进行检测的可靠性不足的技术问题，包括：S1：获取原始公开数据集中的脑电数据和眼电数据；S2：分别对所述脑电数据和所述眼电数据进行预处理，得到预处理后的眼电数据和预处理后的脑电数据；S3：根据所述预处理后的眼电数据和所述预处理后的脑电数据，对多模态深度神经网络进行训练，得到训练好的多模态深度神经网络；S4：利用所述训练好的多模态深度神经网络对驾驶输入图像进行注意力检测，得到驾驶注意力检测结果。本发明能够有效地提升检测结果的准确性。

《一种基于多模态深度神经网络的驾驶注意力检测方法》是一发明专利，专利号为 2023110860728，当前法律状态为已下证，由成都信息工程大学提出申请，发明人为郜东瑞;沈艳;王录涛;张永清;汪曼青;蒋超;赵长名，申请日期为2023-08-28，公开（公告）日期为2023-11-10，国际专利分类号（IPC）为 A61B 5/18 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：智能交通、自动驾驶、智能监控、生物特征识别、人机交互与脑机接口（BCI。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于多模态深度神经网络的驾驶注意力检测方法，属于驾驶注意力检测技术领域，为了解决现有驾驶注意力检测过程中用单一模态的指标去进行检测的可靠性不足的技术问题，包括：S1：获取原始公开数据集中的脑电数据和眼电数据；S2：分别对所述脑电数据和所述眼电数据进行预处理，得到预处理后的眼电数据和预处理后的脑电数据；S3：根据所述预处理后的眼电数据和所述预处理后的脑电数据，对多模态深度神经网络进行训练，得到训练好的多模态深度神经网络；S4：利用所述训练好的多模态深度神经网络对驾驶输入图像进行注意力检测，得到驾驶注意力检测结果。本发明能够有效地提升检测结果的准确性。

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