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题名基于外周生理信号的疲劳驾驶监测研究
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作者
莫泽坤
徐逸峰
蒋麒憬
张晨曦
陈兰岚
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机构
华东理工大学信息科学与工程学院自动化系
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出处
《汽车实用技术》
2018年第2期97-100,110,共5页
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基金
上海市大学生创新性实验计划资助项目(S17080)
国家自然科学基金青年基金资助项目(61201124)资助
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文摘
疲劳驾驶是交通事故的主要原因之一。监测驾驶者的精神状态,在疲劳时及时发出警报是降低交通事故的有效手段之一。通过对驾驶员在行车过程中一些外周生理指标(血容、肌电、皮电、呼吸、皮温等)的变化进行监测,在信号预处理和特征提取后,实验选取典型清醒疲劳样本,结合支持向量机研究多特征组合下的清醒疲劳状态区分效果并对区分方法进行评价,并进一步以典型样本作为训练集,对整个连续驾驶过程的状态进行判断。结果表明,使用支持向量机对外周生理信号典型样本的分类取得了较高正确率,也能较准确地对整个连续驾驶过程的状态进行判断。
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关键词
外周生理信号
驾驶疲劳监测
支持向量机
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Keywords
Peripheral Pbysiologieal Signal
Drive Fatigue Deteetion
Support Vector Maehine
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分类号
U467.4
[机械工程—车辆工程]
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