申请/专利权人：山东科技大学

申请日：2023-07-03

公开（公告）日：2023-10-03

公开（公告）号：CN116842445A

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/2415;G06F18/2131;G06F18/15;G06F18/25;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.10.24#实质审查的生效;2023.10.03#公开

摘要：本发明提供了一种基于多模态时空谱融合的觉醒自动识别方法及系统，对待识别人员的睡眠相关数据进行预处理，并对预处理后的数据进行全局时频脊线向量提取；根据全局时频脊线向量进行时空谱融合，得到时频谱矩阵；采用能量映射的方法，将时空谱矩阵映射为二维图像；根据时空谱矩阵映射得到的二维图像与预训练的觉醒识别模型，得到觉醒识别结果。本发明利用全局时频脊线向量提取的方法，减小了噪声，降低了时频平面内不相关分量的干扰，提高觉醒识别的鲁棒性。

主权项：1.一种基于多模态时空谱融合的觉醒自动识别方法，其特征在于，包括以下过程：对待识别人员的睡眠相关数据进行预处理，并对预处理后的数据进行全局时频脊线向量提取；根据全局时频脊线向量进行时空谱融合，得到时频谱矩阵；采用能量映射的方法，将时空谱矩阵映射为二维图像；根据时空谱矩阵映射得到的二维图像与预训练的觉醒识别模型，得到觉醒识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东科技大学 基于多模态时空谱融合的觉醒自动识别方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD