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J-GLOBAL ID：201902221405340394   整理番号：19A2324327

深さ信念ネットワークに基づく脳波信号疲労検出システム【JST・京大機械翻訳】

EEG Fatigue Detection System Based on Deep Belief Network

著者 (2件)： Zhu Longfei (浙江工業大学経貿管理学院,杭州,330014) ,  Wang Pengcheng (浙江工業大学軟件学院,杭州,330014)
資料名： Jisuanji Celiang yu Kongzhi  (Jisuanji Celiang yu Kongzhi)
巻： 27  号： 5  ページ： 26-29,34  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3592A  ISSN： 1671-4598  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的な疲労運転検査システムは、一般的に顔特徴に対して識別と情報抽出を行う方式を採用し、外部の要素による妨害を受けやすく、検出効率は低い。この問題を解決するために,深さ信念ネットワーク(DBM)に基づく脳波信号(EEG)疲労検出システムを提案した。深さ信念ネットワークの動作原理とシステム全体のフレームワークを結合して,ハードウェア構造とソフトウェア機能を設計した。SAA7115型信号復号器を用いてデジタル信号を分離し、モジュール回路図を収集することで、復号器を低ノイズVideoインターフェースに接続し、分離後の脳波信号を合成信号として保証した。TMS320DM642のDSPデジタル信号プロセッサでポート1信号に対して合成を行い、ポート2信号に対して複合信号符号化を行い、信号収集が外部要素から妨害されないことを保証した。制限ボルツマンマシンをハードウェア収集モジュールから抽出した信号に対して疲労程度検出を行い、脳波信号の変化強度に従って、疲労と疲労状態における脳波信号の特徴を区別し、システム設計を完成した。実験結果は,設計したシステムが,高い検出効率を持ち,疲労運転者の生命安全保障を提供できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 復号器 ,  ハードウェア ,  検出効率 ,  インタフェイス ,  Boltzmannマシン ,  ディジタル信号プロセッサ ,  システム設計 ,  *ポート ,  回路図 ,  ソフトウェア
準シソーラス用語： デジタル信号 ,  動作原理 ,  *検知システム ,  *脳波信号 ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 信念ネットワーク ,  脳波信号 ,  疲労 ,  検出システム