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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于时频注意网络的单通道脑电驾驶疲劳识别方法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：CN115778391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211300753.5，技术领域涉及：A61B5/18；该发明授权一种基于时频注意网络的单通道脑电驾驶疲劳识别方法是由张道强;公沛良设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时频注意网络的单通道脑电驾驶疲劳识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时频注意网络的单通道脑电驾驶疲劳识别方法。属于脑电信号分析领域，操作步骤：驾驶实验范式设计和单通道脑电信号的采集；对采集到的脑电信号进行预处理；对预处理后的脑电数据做连续小波变换，得到每个数据相对应的谱‑时表征；将每个样本的谱‑时表征输入到时频注意网络模型中，使模型自动抽取潜在有价值的特征信息，完成疲劳状态的识别。本发明结合单通道脑电信号的谱‑时表征，通过使用时频注意力机制和自适应特征融合模块，来充分挖掘和捕捉与驾驶疲劳相关的关键特征，实现驾驶疲劳状态的识别；该方法设计合理、实现便捷且检测效果好，具有较高的实用价值。

本发明授权一种基于时频注意网络的单通道脑电驾驶疲劳识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频注意网络的单通道脑电驾驶疲劳识别方法，其特征在于，具体操作步骤如下： 步骤1、根据设计的驾驶实验范式采集单通道脑电信号； 步骤2、对采集到的单通道脑电信号进行预处理； 步骤3、对预处理后的单通道脑电数据做连续小波变换，得到每个数据相对应的谱-时表征； 步骤4、将得到的谱-时表征输入到时频注意网络模型以抽取判别性的特征，最终完成驾驶疲劳状态的识别； 所述时频注意网络模型包括：基础特征抽取模块、时频注意力模块、自适应特征融合模块及分类器模块； 其中，所述的自适应特征融合模块的操作步骤如下： 4.3.1、利用基于元素的加法将提取的基础特征图Mb、提取的基于时间注意的特征图Mt和基于频率注意的特征图Mf三种不同类型的特征图进行集成，并使用全局平均池化抽象特征； 4.3.2、使用全连接层来降低f的特征维度，然后，使用3个不同的全连接及归一化指数函数计算得到每个特征通道的注意力分数ab、at和af； 4.3.3、将输入的三种不同的特征图Mb、Mt和Mf与计算得到的注意分数ab、at和af进行加权融合从而得到和 4.3.4、使用基于元素的加法将计算的和融合，得到具有丰富任务相关特征信息的特征图，其表示Mfuse。

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