科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2015年
21期
205-210
,共6页
李振龙%金雪%王保菊%赵晓华
李振龍%金雪%王保菊%趙曉華
리진룡%금설%왕보국%조효화
疲劳驾驶%疲劳检测%BP神经网络%GA_BP神经网络
疲勞駕駛%疲勞檢測%BP神經網絡%GA_BP神經網絡
피로가사%피로검측%BP신경망락%GA_BP신경망락
fatigue driving%fatigue detection%BP%GA_BP
为了有效检测驾驶人疲劳驾驶状态,利用模拟驾驶器开展疲劳驾驶实验,建立2类(疲劳、正常)样本数据库;采用均值分析法提取特征参数;最终基于BP和GA_BP神经网络建立分类算法进行疲劳驾驶检测.结果显示,基于GA_BP的分类算法的识别准确率、达到设定目标的次数、均方误差和迭代步长均比基于BP的算法好;两种算法的运行时间均呈二次函数增长;但基于GA_BP的分类算法增长速度更快.这表明基于BP和GA_BP建立分类算法进行疲劳驾驶检测具有可行性,且基于GA_BP的算法识别效果更好,虽然其运行时间较长,但满足实时检测的要求.
為瞭有效檢測駕駛人疲勞駕駛狀態,利用模擬駕駛器開展疲勞駕駛實驗,建立2類(疲勞、正常)樣本數據庫;採用均值分析法提取特徵參數;最終基于BP和GA_BP神經網絡建立分類算法進行疲勞駕駛檢測.結果顯示,基于GA_BP的分類算法的識彆準確率、達到設定目標的次數、均方誤差和迭代步長均比基于BP的算法好;兩種算法的運行時間均呈二次函數增長;但基于GA_BP的分類算法增長速度更快.這錶明基于BP和GA_BP建立分類算法進行疲勞駕駛檢測具有可行性,且基于GA_BP的算法識彆效果更好,雖然其運行時間較長,但滿足實時檢測的要求.
위료유효검측가사인피로가사상태,이용모의가사기개전피로가사실험,건립2류(피로、정상)양본수거고;채용균치분석법제취특정삼수;최종기우BP화GA_BP신경망락건립분류산법진행피로가사검측.결과현시,기우GA_BP적분류산법적식별준학솔、체도설정목표적차수、균방오차화질대보장균비기우BP적산법호;량충산법적운행시간균정이차함수증장;단기우GA_BP적분류산법증장속도경쾌.저표명기우BP화GA_BP건립분류산법진행피로가사검측구유가행성,차기우GA_BP적산법식별효과경호,수연기운행시간교장,단만족실시검측적요구.
