[发明专利]一种基于脑电信号的驾驶员紧急制动意图检测方法

权利要求书

1.一种基于脑电信号的驾驶员紧急制动意图检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S100：设计基于脑电信号的驾驶员紧急制动意图检测的实验范式；

S200：通过所述实验范式采集驾驶员在紧急制动、正常制动和正常驾驶场景下的脑电信号，并进行预处理，得到处理后的脑电信号；

S300：预设分类模型，获取预设的处理后的脑电信号数据集，并对所述预设分类模型进行训练和测试，得到测试后的分类模型，根据所述测试后的分类模型对所述处理后的脑电信号进行分类，得到对应的驾驶场景，其中紧急制动场景下的脑电信号对应驾驶员的紧急制动意图。

2.如权利要求1所述的基于脑电信号的驾驶员紧急制动意图检测方法，其特征在于，所述步骤S100中设计基于脑电信号的驾驶员紧急制动意图检测实验范式，具体为：

S110：搭建驾驶模拟平台；

S120：根据所述驾驶模拟平台设计紧急制动和正常制动的场景；

S130：根据所述驾驶模拟平台预设电极布设标准及采样率，得到基于脑电信号的驾驶员紧急制动意图检测的实验范式。

3.如权利要求2所述的基于脑电信号的驾驶员紧急制动意图检测方法，其特征在于，所述步骤S200具体为：

S210：通过所述实验范式采集驾驶员在紧急制动、正常制动和正常驾驶场景下的脑电信号；

S220：对获取的各场景下的脑电信号先按照预设频率段进行带通滤波处理，再按照预设频率进行陷波滤波器滤波处理，选取紧急制动、正常制动和正常驾驶场景下的脑电信号；

S230：使用预设时间对获取的所述脑电信号进行基线校正，得到校正后的脑电信号，使用预设幅值对校正后的脑电信号进行处理，得到不超过预设幅值的处理后的脑电信号。

4.如权利要求3所述的基于脑电信号的驾驶员紧急制动意图检测方法，其特征在于，所述步骤S300中的分类模型包括脑电信号表征模块和卷积神经网络，所述脑电信号表征模块包括映射模块和卷积模块，所述映射模块用于将输入的二维脑电信号根据电极的拓扑结构映射为三维的脑电信号拓扑图，所述卷积模块用于将所述三维的脑电信号拓扑图进行卷积操作和归一化处理，得到与原始二维脑电信号具有相同尺寸的新的二维脑电信号，所述卷积神经网络用于将所述新的二维脑电信号进行分类，得到对应的驾驶场景。

5.如权利要求4所述的基于脑电信号的驾驶员紧急制动意图检测方法，其特征在于，所述映射模块用于将所述输入的二维脑电信号根据电极的拓扑结构映射为三维的脑电信号拓扑图，具体包括：

S310：将二维脑电信号表示为电极数×数据点的形式；

S320：根据电极在头皮上的位置构建电极的拓扑结构图；

S330：将所述二维脑电信号根据所述电极的拓扑结构图映射为二维的脑电信号拓扑图；

S340：将所述二维的脑电信号拓扑图按照时间顺序排列，生成三维的脑电信号拓扑图。

6.如权利要求5所述的基于脑电信号的驾驶员紧急制动意图检测方法，其特征在于，所述卷积模块用于将所述三维的脑电信号拓扑图进行卷积操作和归一化处理，得到与原始二维脑电信号具有相同尺寸的新的二维脑电信号，具体包括：

S350：对所述三维脑电信号拓扑图进行卷积操作，生成卷积后的脑电信号特征图；

S360：对所述卷积后的脑电信号特征图进行批归一化处理，得到与原始二维脑电信号具有相同尺寸的新的二维脑电信号。

7.如权利要求6所述的基于脑电信号的驾驶员紧急制动意图检测方法，其特征在于，所述步骤S350中对所述三维脑电信号拓扑图进行卷积操作，具体公式为：

式中，f^l+1(i,j)是第l+1层卷积后得到的特征图在坐标(i,j)处的值，f^l(i+m-1,j+n-1)为第l层卷积后得到的特征图在坐标(i+m-1,j+n-1)处的值，W(m,n)为大小为(m,n)的卷积核，∑为求和操作。