【摘 要】
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疲劳检测是一个非常重要的研究领域,疲劳状态严重影响个体的生产效率和工作安全,如果不能及时识别和处理,可能会导致不良后果。因此,对疲劳状态进行有效的检测和管理非常重要,能确保人们的身体安全,有助于推动社会的进步。由于疲劳状态是一种高度个体化和主观感受强烈的生理状态,这使得建模和分析疲劳状态变得更加困难。本文研究的重点在于使用多模态生理信号（脑电信号、心电信号和肌电信号）来检测操作员在模拟飞行操作环境
【基金项目】
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国家自然基金编号:（52072293）；
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疲劳检测是一个非常重要的研究领域,疲劳状态严重影响个体的生产效率和工作安全,如果不能及时识别和处理,可能会导致不良后果。因此,对疲劳状态进行有效的检测和管理非常重要,能确保人们的身体安全,有助于推动社会的进步。由于疲劳状态是一种高度个体化和主观感受强烈的生理状态,这使得建模和分析疲劳状态变得更加困难。本文研究的重点在于使用多模态生理信号（脑电信号、心电信号和肌电信号）来检测操作员在模拟飞行操作环境下的疲劳状态。通过这种方式,可以获得更全面和准确的疲劳状态信息。本文的相关研究如下:（1）搭建模拟飞行实验平台并进行相关模拟飞行实验,并同步采集脑电、肌电和心电多种生物电信号数据,确保实验中数据的同步性和准确性。（2）对采集的生理数据进行预处理,我们需要根据不同信号类型的特点进行预处理操作,包括降噪和滤波等步骤,以消除其中的噪声和干扰,这是一个必要的步骤。然后使用Relief算法,选择脑电、心电和肌电的疲劳特征。（3）多模态生理数据融合疲劳决策模型,本文将选择的疲劳特征通过特征拼接成单一向量,然后通过机器学习算法进行疲劳分类,研究结果表明,传统机器学习算法在当前任务中存在性能瓶颈,主要原因是其对人工特征提取操作的依赖。相比之下,将时域数据经过简单的滤波和预处理后,使用带有注意力机制的Transformer神经网络模型能够直接从生物电信号中提取重要的特征,并且在处理信号时能够更好地捕捉关键信息。这种性能提升可以通过更高的准确率和更清晰的混淆矩阵来表现,使得其表现优于传统机器学习算法。综上所述,本研究旨在探究如何有效地检测操作员在模拟飞行环境下的疲劳状态,并提出一种基于深度学习的解决方案。该方案采用了搭载注意力机制的Transformer深度神经网络,并在实验中取得了出色的表现。实验结果显示,该模型在几个关键指标上的表现优异,此外,该模型还具有良好的适应性,可以应用于不同生产环境下的操作员疲劳检测。相比之下,传统机器学习方法的表现存在一定瓶颈。该研究的发现不仅可以为疲劳检测和管理方法的进一步改进提供重要的参考和指导,而且还具有很高的实际应用价值。
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