摘要
人体疲劳状态检测在保障人类安全和健康方面具有重要意义。
疲劳作为一种生理和心理亚健康状态，如果得不到及时调整，不仅会降低工作效率，还会引发各种事故。
因此，对人体疲劳状态进行及时、准确的检测至关重要。
本文首先介绍了人体疲劳状态的定义、分类、生理机制以及评价指标，并重点概述了现有的疲劳检测方法，包括基于主观评价、生理信号、行为特征以及多模态融合的方法。
然后，详细阐述了基于生理信号的疲劳检测方法，分析了脑电信号、眼动信号、心电信号等与疲劳状态的关系。
此外，本文还探讨了机器学习在疲劳状态检测中的应用，包括特征提取、模型构建、性能评估等方面。
最后，总结了人体疲劳状态检测技术的应用领域及未来发展趋势。
关键词：人体疲劳；疲劳检测；生理信号；机器学习；多模态融合
随着社会竞争的日益激烈，人们的生活节奏不断加快，工作压力与日俱增，疲劳已经成为一种普遍存在的社会现象。
长时间处于疲劳状态不仅会降低工作效率，还会对身心健康造成严重损害，甚至引发安全事故。
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