基于卷积神经网络与ECG信息的多模态疲劳驾驶检测研究

为解决驾驶员疲劳驾驶引发的交通事故问题,本研究致力于设计一款高精度、及时预警的疲劳驾驶检测与预警装置。文章提出了一种基于卷积神经网络与ECG信息的多模态疲劳驾驶检测方法:首先,通过训练数据集获取模型文件,并将其与预设行为进行对比,得出预警结果;接着,结合ECG信号对驾驶员的驾驶状态进行进一步分析,输出最终结果并触发预警。实验结果表明,该方法能够准确识别驾驶员的疲劳状态并及时发出预警,最高检测正确率达到了99%,验证了方法的可行性。