疲劳状态智能检测

检测项目

疲劳状态智能检测系统包含三大类核心监测指标：

生理机能指标：心率变异性（HRV）、皮肤电反应（GSR）、血氧饱和度（SpO2）、呼吸频率及深度

神经活动特征：脑电图（EEG）α/β/θ波比例、事件相关电位（ERP）P300成分振幅

行为表征参数：眼睑闭合度（PERCLOS）、注视持续时间、头部姿态偏移量、微表情变化频率

运动力学数据：步态周期对称性、关节活动角速度衰减率、姿势控制稳定性系数

检测范围

本检测技术适用于以下应用场景：

交通运输领域：机动车驾驶员连续驾驶4小时后的警觉度评估

工业生产环境：高危岗位操作人员的实时状态监控系统

医疗健康管理：慢性疲劳综合征患者的病程监测与疗效评价

军事安防系统：执勤人员24小时轮岗期间的生物节律跟踪

科研实验场景：认知负荷与疲劳累积的量化关系研究

检测方法

标准化检测流程包含以下技术模块：

多模态数据融合采集：同步获取ECG/EEG/EOG三导联生物电信号与环境光强度参数

时频域联合分析：采用小波变换提取HRV信号中的低频（LF）与高频（HF）成分

机器学习建模：基于支持向量机（SVM）构建眼动特征与主观疲劳量表（VAS）的映射关系

动态阈值预警：建立个性化基线数据库实现实时偏离度计算与三级预警机制

跨平台数据验证：通过fNIRS近红外脑成像技术复核前额叶皮层氧合血红蛋白浓度变化

检测仪器

标准配置设备包含以下专业装置：

生物电信号采集系统：16通道无线生理记录仪（采样率≥1000Hz）

智能可穿戴设备：集成PPG传感器的头戴式监测装置（精度±1bpm）

眼动追踪模块：500Hz采样率红外摄像系统（空间分辨率0.1°）

脑功能成像设备：64导联干电极EEG帽与8波长fNIRS探头阵列

数据处理平台：配备GPU加速器的边缘计算终端（算力≥10TFLOPS）

环境监测单元：六轴惯性测量模块（IMU）与光照度传感器（量程0-10000lux）

检测流程

线上咨询或者拨打咨询电话;

获取样品信息和检测项目;

支付检测费用并签署委托书;

开展实验，获取相关数据资料;

出具检测报告。