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作者：张飞杨1,2;方得权1,2;张帅磊3;孙颖2,4;马康4;郑德智2,4,5,6;樊尚春1,2
单位：1.北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院;2.北京高校传感技术课程群虚拟教研室;3.南洋理工大学计算与数据科学学院;4.北京理工大学前沿交叉科学院;5.复杂环境智能感测技术工信部重点实验室;6.临近空间环境特性及效应全国重点实验室
摘要：针对在真实环境监测精神疲劳面临的分类精度低、系统复杂度高的问题，提出一种基于功能近红外光谱技术和双模态Transformer的精神疲劳监测系统。首先，在模拟驾驶任务中使用自主设计的穿戴式前额脑血氧传感器采集信号，并同步记录主观量表和面部数据用于划分不疲劳、中度疲劳、重度疲劳3种状态；然后，从浓度信号中分别提取脑功能活动成分和传统研究中常被忽视的呼吸成分，输入到创新设计的单源双模跨注意力Transformer中进行分类；最后，设计在线实验进行验证。离线实验结果获得平均准确率为96.59%±1.8%，高于单模态Transformer的90.45%±0.62%；在线实验中报警结果与主观量表一致，实验结束时的车辆损耗程度从100%降低为5%。系统在更准确监测精神疲劳的同时降低了设备复杂度，可应用于海域巡航、民航飞行、人机共驾等实际场景。
关键词：精神疲劳;功能近红外光谱;脑血氧;呼吸;跨注意力
