基于脑电图识别结合操纵特征的驾驶疲劳检测

精神疲劳影响驾驶员的警觉性和安全驾驶能力,引发的交通安全问题不容忽视。将脑电图识别与车辆操纵特性相结合来检测驾驶员的疲劳状态,预期为搭建疲劳驾驶检测系统提供理论及实验依据。设计了模拟驾驶实验,采集被试者的脑电图(EEG)信号和对应的方向盘操纵数据;针对疲劳程度三分类问题,利用小波包变换和共空间模式算法对EEG信号进行特征提取;依据车辆操纵特性评估驾驶员疲劳程度来确定EEG信号的分类标准;并选择支持向量机对EEG信号进行分类以完成对驾驶员精神疲劳状态的定性分析,分类准确率可达94.259%。