本发明公开了基于多尺度卷积核尺寸CNN的驾驶员疲劳状态识别方法，包括如下步骤：S1、数据准备：将采集到的脑电信号进行预处理，得到标准格式数据；S2、数据增强：采用频率掩蔽和频域重组算法对原数据进行数据增强；S3：模型训练，采用多尺度卷积核尺寸混合CNN模型对原始数据和增强数据构成的数据集进行训练，得到分类器；S4、状态识别：把预处理后的脑电数据输入到分类器模型中，得到样本的状态标签以及可解释的模型分类依据；本发明提高了模型分类性能，在持续注意力驾驶任务数据集识别疲劳状态任务中，实现了较高的准确率；并设计了添加频率噪声和频率掩蔽两种数据增强方法与CNN模型集成，进一步提高模型的泛化能力。
