[发明专利]疲劳状态预测的方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种疲劳状态预测的方法，其特征在于，所述方法包括：

收集使用者的多峰数据，该多峰数据包括脑电图数据；

通过利用经过训练的神经网络来对收集的所述多峰数据进行数据分析和融合，预测所述使用者疲劳状态，判断所述使用者在预定时间后将进入疲劳状态；以及

在判断所述使用者在所述预定时间后将进入疲劳状态的情况下，对所述使用者进行振兴，防止所述使用者进入疲劳状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

预先搭建所述神经网络，并使用特征数据对该神经网络进行训练。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述多峰数据还包括眼电图数据、脉搏率数据中的至少一者。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述脑电图数据包括额叶的脑电图数据和α光谱中的脑电波。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述预定时间为十分钟以上。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述振兴为对使用者的左耳广播低频振动，同时对使用者的右耳以从对左耳广播的频率稍微偏移的频率广播低频振动。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述使用者为交通工具的驾驶员。

8.一种疲劳状态预测装置，其特征在于，所述装置包括：

数据收集模块，用于收集使用者的多峰数据，该多峰数据包括脑电图数据；

数据分析及预测模块，用于通过利用经过训练的神经网络来对收集的所述多峰数据进行数据分析和融合，预测所述使用者疲劳状态，判断所述使用者在预定时间后将进入疲劳状态；以及

振兴模块，用于在所述数据分析及预测判断所述使用者在所述预定时间后将进入疲劳状态的情况下，对所述使用者进行振兴，防止所述使用者进入疲劳状态。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。