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龙图腾网获悉郑州铁路职业技术学院申请的专利一种基于EEG的高铁司机疲劳度检测方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115444424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211128768.8，技术领域涉及：A61B5/18；该发明授权一种基于EEG的高铁司机疲劳度检测方法和装置是由卢伟;马骅;占雪梅;魏君设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于EEG的高铁司机疲劳度检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于EEG的高铁司机疲劳度检测方法和装置，属于信号识别技术领域，具体包括：提取高铁司机对踏板的踏踩频率，并当踏踩频率小于第一踏踩阈值时，提取高铁司机在最近的第一时间阈值内的超规定时间阈值踏踩的次数，并判断次数大于第一阈值，基于EEG采样模块得到EEG数据，并对EEG数据进行特征提取得到EEG特征量；基于EEG特征量，并构建基于智能算法的EEG预测模型，得到EEG识别结果；基于EEG识别结果、次数得到高铁司机的疲劳度，从而使得疲劳度检测结果更加准确。

本发明授权一种基于EEG的高铁司机疲劳度检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于EEG的高铁司机疲劳度检测方法，其特征在于，具体包括： S11提取高铁司机对踏板的踏踩频率，并当所述踏踩频率小于第一踏踩阈值时，进入步骤S12； S12提取所述高铁司机在最近的第一时间阈值内的超规定时间阈值踏踩的次数，并判断所述次数是否大于第一阈值，若是进入步骤S13,若否则进入步骤S11； S13基于EEG采样模块得到EEG数据，并对所述EEG数据进行特征提取得到EEG特征量； S14基于所述EEG特征量，并构建基于智能算法的EEG预测模型，得到EEG识别结果； S15基于所述EEG识别结果、所述次数得到所述高铁司机的疲劳度； 所述第一踏踩阈值的确定步骤为： S21基于高铁的行驶速度、高铁的载客量，采用基于专家打分的形式得到第一踏踩基础阈值； S22判断所述高铁司机的疲劳度是否大于第一疲劳阈值，若是，则进入步骤S23,若否，则将所述第一踏踩基础阈值作为第一踏踩阈值； S23基于所述高铁司机的疲劳度对所述第一踏踩基础阈值进行修正得到第一踏踩阈值； 所述疲劳度的计算公式为： ； 其中G为所述EEG识别结果，t为所述高铁司机在最近的第一时间阈值内的超规定时间阈值踏踩的次数，K1为权值； 根据所述疲劳度和所述EEG识别结果进行告警，其中确定告警的具体步骤为： S41判断所述EEG识别结果是否大于第一识别阈值，若是，进入步骤S43，若否进入步骤S42; S42基于所述疲劳度是否大于第一疲劳阈值，若是进入步骤S43,若否，返回步骤S41; S43判断所述高铁司机在最近的3分钟内的超规定时间阈值踏踩的次数是否大于第二阈值，其中第一时间阈值大于3分钟，若是，则进入步骤S44,若否，则返回步骤S41； S44输出高铁司机状态异常告警信号。

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