本申请涉及疲劳驾驶智能检测的领域，其具体地公开了一种基于多源信息融合的疲劳检测系统及其操作方法，其通过卷积神经网络对所述多个时间点中的每个时间点的脑电信号图进行深层的特征提取，并利用基于上下文的编码器模型对所述每个时间点的车辆运动信息进行全局性的运动关联信息提取，进一步再以周期混沌映射来进行处理，以改进所述信号特征图中的高维特征的随机分布，使得改进后的特征分布能够扩展特征集合的覆盖范围，增强特征值位置的多样性，并改进全局优化能力。这样，就可以准确地对驾驶者是否在疲劳驾驶进行检测，进而避免事故的发生。