仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2014年
2期
398-404
,共7页
王斐%王少楠%王惜慧%彭莹%杨乙丁
王斐%王少楠%王惜慧%彭瑩%楊乙丁
왕비%왕소남%왕석혜%팽형%양을정
驾驶疲劳%脑电图%操纵特性%共空间模式%小波包变换%支持向量机
駕駛疲勞%腦電圖%操縱特性%共空間模式%小波包變換%支持嚮量機
가사피로%뇌전도%조종특성%공공간모식%소파포변환%지지향량궤
driving fatigue%electroencephalogram (EEG)%handling characteristic%common spatial pattern%wavelet packet transform%support vector machine (SVM)
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％.
精神疲勞影響駕駛員的警覺性和安全駕駛能力,引髮的交通安全問題不容忽視.將腦電圖識彆與車輛操縱特性相結閤來檢測駕駛員的疲勞狀態,預期為搭建疲勞駕駛檢測繫統提供理論及實驗依據.設計瞭模擬駕駛實驗,採集被試者的腦電圖(EEG)信號和對應的方嚮盤操縱數據;針對疲勞程度三分類問題,利用小波包變換和共空間模式算法對EEG信號進行特徵提取;依據車輛操縱特性評估駕駛員疲勞程度來確定EEG信號的分類標準;併選擇支持嚮量機對EEG信號進行分類以完成對駕駛員精神疲勞狀態的定性分析,分類準確率可達94.259％.
정신피로영향가사원적경각성화안전가사능력,인발적교통안전문제불용홀시.장뇌전도식별여차량조종특성상결합래검측가사원적피로상태,예기위탑건피로가사검측계통제공이론급실험의거.설계료모의가사실험,채집피시자적뇌전도(EEG)신호화대응적방향반조종수거;침대피로정도삼분류문제,이용소파포변환화공공간모식산법대EEG신호진행특정제취;의거차량조종특성평고가사원피로정도래학정EEG신호적분류표준;병선택지지향량궤대EEG신호진행분류이완성대가사원정신피로상태적정성분석,분류준학솔가체94.259％.
