本发明所述的一种基于迁移学习的多特征融合疲劳检测方法,改进了已有的基于单一生理特征的疲劳检测方法,采集了最接近疲劳状态本质的脑电、心电、眼电信号,并融合了面部图像特征,进一步提高了模型识别率,并将这4个传感器数据分别训练模型,使用加权平均法进行决策级融入,保证模型在传感器失效的情况下有一定的鲁棒性。同时本发明引入了迁移学习策略,减少了不同驾驶员的个体差异对疲劳检测模型稳定性的影响。
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