基于数据采集系统的驾驶员疲劳状态检测方法与相关设备

本发明公开了基于数据采集系统的驾驶员疲劳状态检测方法与相关设备，涉及驾驶员疲劳状态检测领域，所述方法在驾驶测试过程中，实时采集包括眼动数据、脑电图数据和方向盘修正数据在内的多种数据。每次测试任务后，基于Chalder疲劳量表获取试驾员的主观评分。随后，对采集的数据进行预处理。利用预处理后的数据及主观评分计算每次任务的卡罗林斯卡评分，并根据连续几次任务的评分判断其是否落入第一、第二或第三预设范围，以标记疲劳状态为正常、中级疲劳或高级疲劳。将同一试驾员连续多次任务的数据按时间序列组合成输入样本数据，并结合对应的疲劳状态标签构建训练样本集，训练神经网络模型得到目标预测模型，实现了对驾驶员疲劳状态的精准预测。