基于脑电信号的高速公路驾驶疲劳检测研究

高速公路驾驶环境单调枯燥,容易使驾驶员产生驾驶疲劳,影响行车安全。通过检测高速公路模拟环境下驾驶员脑电信号特征,验证了采用脑电信号作为驾驶疲劳检测指标的合理性。结果表明,β和(α+θ)β两项指标对驾驶疲劳反应最敏感,可作为表征高速公路驾驶疲劳的脑电指标;在80~100min时间段内,驾驶员驾驶疲劳状态趋势尤为明显,应采取适当措施来减缓疲劳,从而降低由于疲劳驾驶引起的道路交通事故。实验结果可为高速公路驾驶疲劳预警和道路安全设计提供理论支撑。     

疲劳驾驶的转向特征研究

为有效地实现疲劳提前预警,研究了心电信号(ECG)和转向特征随驾驶时间的变化规律。通过试验,分析了ECG信号的4个指标随时间的变化趋势,进行了显著性分析之后,运用主成分分析方法建立了综合的ECG评价指标来分辨驾驶员的疲劳状态。分析了驾驶员在不同驾驶状态,不同的道路线形下的转向行为,应用转向熵方法分析了转向数据,结果表明:相比清醒状态,疲劳状态下的转角熵升高了57.1%。     

疲劳驾驶的转向特征研究

为有效地实现疲劳提前预警,研究了心电信号(ECG)和转向特征随驾驶时间的变化规律.通过试验,分析了ECG信号的4个指标随时间的变化趋势,进行了显著性分析之后,运用主成分分析方法建立了综合的ECG评价指标来分辨驾驶员的疲劳状态.分析了驾驶员在不同驾驶状态,不同的道路线形下的转向行为,应用转向熵方法分析了转向数据,结果表明...     

基于生理信号的驾驶疲劳声音对策有效性实验

为了有效减轻驾驶疲劳、减少交通事故,研究了脑电信号(EEG)和心电信号(ECG)随驾驶时间的变化规律,分析EEG和ECG的原始数据与指标之间的相关性,用主成份分析法确定了驾驶疲劳综合评价指标.采用正交实验法,在驾驶模拟舱内验证声音刺激作为驾驶疲劳对策的有效性.研究结果表明:驾驶员在疲劳状态下,对单一声音刺激存在警觉反应;声强和刺激间隔时间影响显著,频率和刺激时间影响较小,且声强70 dB、频率5 800 Hz、刺激时间7 s和刺激间隔时间30 s的声音对策减轻疲劳的效果最好.     

基于生理信号的驾驶疲劳分级检测研究

采用实验生理学测试与主观疲劳调查的方法,通过实车驾驶实验,以脑电信号和心电信号为基本指标,研究不同驾驶经验驾驶员在09:00—12:00,12:00—14:00,21:00—23:00这3个驾驶过程中疲劳等级的变化。通过主成分分析法,建立脑电信号与心电信号之间的关系,确定驾驶疲劳综合评价指标。结果显示:上述疲劳综合指标在在不同疲劳等级状态下存在显著性差异,通过对不同指标的融合提高了对驾驶员不同疲劳等级的识别准确率。     

基于人体姿态空时特征的驾驶员疲劳检测

为减少疲劳驾驶给道路交通带来的安全隐患，本文以驾驶员人体姿态为研究对象，分析驾驶动作变化与驾驶员疲劳状态之间的联系，提出基于空时特征与人体姿态的驾驶员疲劳检测模型。首先，以改进的Simple Baselines网络定位驾驶员骨架关键点(空间特征)；其次，分析驾驶过程中人体姿态的变化特点，依据“高内聚、低耦合”的原则将人体关键点模块化，以此为基础设计多个与驾驶员疲劳驾驶相关的特征表示；最后，引入滑动窗口计算各疲劳特征的离散程度，将其作为长短时记忆网络(时间特征)的输入，从而实现对驾驶员疲劳状态的预测。通过13位被试驾驶人的驾驶行为数据实验结果表明：使用本文提出的基于空-时特征和人体姿态的驾驶员疲劳检测模型可达到97.73%的检测精确率，98.95%的召回率以及98.35%的准确率，表明该检测模型具有可行性。     

音乐节奏对单调高速公路驾驶安全的影响

为研究高速公路环境下音乐节奏对驾驶员驾驶状态的影响,选取6位驾驶员参加4组实际道路驾驶试验,4组试验所对应的音乐环境分别为:无音乐、慢节奏、中节奏、快节奏,当被试驾驶至80 min时开始播放相应音乐,并监测驾驶员脑电参数。基于脑电功率谱的比值(α+θ)/β和脑电波SMR波的幅值,分析其变化来研究音乐对驾驶安全的影响。结果表明:在单调高速公路驾驶中,当驾驶员行驶到被动疲劳极限时间80 min后,音乐节奏对驾驶员疲劳状态和注意力水平有显著的影响。     

基于车辆运行数据的疲劳驾驶状态检测

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一，及时检测疲劳驾驶，并提醒驾驶员集中注意力，对保证安全行车具有重要意义.本文基于CAN(Controller Area Network)总线采集的车辆运行状态数据，提取了18项与驾驶行为相关的特征，并采用随机森林算法对疲劳驾驶进行识别，结果表明整体的识别准确率为0.785，其中召回率为0.61，即61%的疲劳驾驶状态可被识别出来.实验表明，基于车辆运行状态的疲劳驾驶检测具有一定的效果，且与其他客观的疲劳驾驶检测方法(基于驾驶员生理指标和图像面部特征)相比，具有简单方便，不影响驾驶，且成本低的优势.     

基于眼部特征的疲劳驾驶检测算法研究

疲劳驾驶是交通事故的一个重要致因,文章从驾驶员的面部特征入手,通过肤色特性找到图像中的人脸区域,并采用积分投影法和边缘检测对驾驶员眼睛进行定位,选取眼睛区域面积与人眼图像面积的比值作为眼睛状态评判指标;建立睁眼、半闭眼、闭眼3种状态下的人眼样本,依据3σ准则得到相应的区间范围,从而识别驾驶员的眼部状态,实现一种适合于疲劳驾驶检测系统的改良算法。     

基于模糊神经网络的驾驶警觉度识别方法研究

为了有效识别驾驶警觉度,构建了一种基于脑电信号的驾驶警觉度识别方法。首先,以主观疲劳测评、驾驶行为绩效作为量化指标,验证驾驶警觉度等级划分的合理性。在此基础上,对脑电信号数据进行小波变换提取特征参数,作为驾驶警觉度的识别特征指标,结合模糊神经网络构建了驾驶警觉度识别模型。最后,采用该模型对20名驾驶员连续驾驶3h的脑电数据进行试算。结果表明:通过对前后时段的主观疲劳与行为数据进行对比分析,两时段数据存在着显著差异性,说明驾驶警觉度等级划分具有合理性;采用模糊神经网络的识别结果优于BP神经网络,其模型识别正确率为81.29%～84.95%,且平均正确率为83.12%,该方法可用于驾驶警觉度的识别。     

BEHAVIORAL TOXICOLOGICAL RESEARCHES ON AUTOMOBILE DRIVERS' DRIVING ACCIDENTS

Automobiledrivers'healthanddriv-ingaccldentinducedbythemispaidmoreattentiontowiththeincreasingusageofautom0bile-Andtheattentionshouldbefocusedondrivers'n0tonlysomaticbutals0psychol0gicalstateatpresent-Wemadetheresearchesonthedrivers'neu-robehavioralfunctionsinthisstudyapply-ingbehavi0ra1toxic0l0gy.SUBJECTSANDMETHODSl25automobiledriversweredividedintotwogr0ups,accidentRr0up(AG)in-cluding85driverswithaccidents(77males,8females)andnonaccldentgroup(NAG)including4Odriverswith0utacci-dents…     

重载货车驾驶人驾驶风格识别与量化研究

重载货车驾驶人的激进驾驶风格具有强烈的习惯性特征和风险性特征，一旦养成很难矫正，且极易诱发交通事故。针对现有研究极少关注重载货车驾驶人驾驶风格的不足，本文基于某全国货运监管平台提供的云南省重载货车低频轨迹数据，从风格聚类、风格识别和风格评估这3个方面，提出综合考虑疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的重载货车驾驶人驾驶风格分析方法。首先，基于轨迹数据蕴含驾驶人驾驶行为模式的特点，构建表征重载货车驾驶人驾驶风格的疲劳驾驶和超速驾驶特征集；其次，利用因子分析进行特征约简，并采用K-均值聚类方法划分重载货车驾驶人的驾驶风格；然后，构建基于支持向量机的驾驶风格识别模型，并与梯度提升决策树的识 别结果进行对比；最后，基于疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的累积分布，建立基于 CRITIC (Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)赋权法的重载货车驾驶人驾驶风格量化评估 模型。研究结果表明：经过特征约简，提取的疲劳因子和超速因子能综合反映上述两类特征集 80.838%的信息；根据疲劳因子和超速因子可将驾驶风格划分为4种类别，即稳健型、超速型、疲劳型和危险型，相应重载货车驾驶人比例依次为62.60%、25.02%、7.40%和4.98%；基于支持向量机的重载货车驾驶人驾驶风格识别模型对不同风格的识别准确率均大于97%，整体表现优于梯度提升决策树；基于CRITIC赋权法的驾驶风格评估模型能有效量化重载货车驾驶人的驾驶风格， 其中稳健型驾驶人表现最好，75%以上的驾驶人风格评估总分高于60分；危险型驾驶人表现最差，75%以上的驾驶人风格评估总分低于20分。研究结果可为重载货车驾驶人不良驾驶行为的监测、干预和管理提供理论依据和技术支撑。     

基于EEMD-TEO熵的高速列车轴承故障诊断方法

为了解决高速列车轴承早期故障中低频信号的类间分离性较弱、保持架故障难以识别等的问题,提出了基于Teager能量算子（Teager energy operator,TEO）聚合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）熵的自适应诊断方法.该方法将EEMD、样本熵、TEO相结合,利用EEMD的自适应性得到固有模态（intrinic mode function,IMF）信号,用改进的TEO从IMF中提取得到样本熵,使用支持向量机（support vector machine,SVM）判断轴承工作状态与故障类型;讨论了EEMD能量熵、EEMD奇异值熵、EEMD-TEO时频熵生成的故障特征向量以及该向量在SVM中识别结果;对正常轴承、保持架故障、滚动体故障3种状态的轴承样本数据进行了故障诊断.研究结果表明:对3种轴承的故障识别率可以达到98%,较传统的经验模态熵识别率提高了2.6%,该方法可用作高速列车轴承状态诊断.      

基于置信规则库的驾驶人愤怒情绪识别模型

针对“路怒症”诱发的攻击性驾驶行为影响交通安全问题,提出一种基于生理与脑电特征的驾驶人愤怒情绪识别模型.招募15 名被试在武汉市区开展限时实车试验.由于所选实验线路为交通繁忙路段,被试易被行人横穿马路、车辆加塞等道路事件诱发愤怒情绪.实验中采用愤怒量表记录被试的愤怒等级,以及采用生物反馈仪与脑电记录仪记录被试的生理和脑电信号.将血容量脉冲、皮肤电导、δ 波百分比与β 波百分比这四项生理与脑电指标作为模型输入,建立基于置信规则库的愤怒情绪识别模型.验证结果表明,该模型的识别精度(82.24%)较BP神经网络、SVM分别提高7.15%、5.02%.研究结果可为开发基于生理和脑电信号的驾驶情绪识别设备提供理论支持.     

工作模式对公共汽车驾驶员疲劳程度的影响

疲劳驾驶对公共汽车行车安全具有很高的风险。为制定合理的公共汽车驾驶员工作时间安排,采用对照试验的方法研究不同工作模式对驾驶员疲劳程度的影响。选择哈尔滨市1条公交线路开展驾驶实验研究,以14名公共汽车驾驶员为研究对象,根据工作模式的不同分为实验组和对照组。采用斯坦福嗜睡量表记录驾驶员的主观疲劳程度,选择反应时和PERCLOS表征驾驶员的警觉性水平。采用单因素方差分析法分析各个指标随驾驶时间变化的显著性。实验结果表明,连续驾驶时间对公共汽车驾驶员的疲劳程度和警觉性水平有显著影响,两种工作模式对驾驶员疲劳测评指标的影响显著不同。     

基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型

国内外学者大多采用单一类型指标对驾驶疲劳程度进行判断。为克服单一指标检测的不稳定性,构建基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型。将驾驶环境属性、驾驶人个体属性和原始疲劳属性作为模型输入层变量。选择脑电指标、心电指标、眼动指标、驾驶绩效指标作为模型输出层变量。将清醒、轻度疲劳、重度疲劳三种驾驶疲劳程度作为隐含层变量。采用模拟驾驶方法进行实验,得到不同实验对象各个时刻不同疲劳程度的概率。将利用单一指标和贝叶斯网络模型得到的驾驶人疲劳程度与主观疲劳测评结果进行对照,证明贝叶斯网络模型不仅能消除单一指标失效时产生的误判和漏判,而且可提高识别的准确性。     

疲劳驾驶与交通事故关系

对国内外道路交通事故数据进行了统计,分析了疲劳驾驶事故中驾驶人特征、事故时段分布及高速公路上交通事故主要成因,研究了疲劳驾驶对操作行为的影响和驾驶人疲劳产生的原因,提出了疲劳驾驶预防对策。分析结果表明:30岁以下男驾驶人、3年以下驾龄和10年左右驾龄的驾驶人是疲劳驾驶事故的高发群体;2:00~6:00与15:00~16:00是疲劳驾驶事故的高发时段;高速公路上疲劳驾驶引发的交通事故比例远高于普通公路;疲劳驾驶产生的原因主要包括长时间驾驶、睡眠不足或质量差、生理节律、驾驶人因素等。通过保证驾驶人有充足的睡眠与短暂休息,合理安排行车时间及使用疲劳预警装置等方法,可以有效预防疲劳的产生,减少疲劳驾驶事故的发生。