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《汽车工程》2017,(8)
本文中通过采用颈腰部生物力学和表面肌电信号相结合的方式,对驾驶员在驾驶过程中的疲劳状态进行了研究。首先,通过生物力学的计算与分析,合理地选择了能有效反映驾驶疲劳状态的生理信号采集位置,即颈6左右两侧上斜方肌和腰4左右两侧竖脊肌。然后,在利用经验模态分解算法对测得的肌电信号进行去噪的基础上,找出能表征驾驶员疲劳状态的颈腰部肌电特性参数,并对提取的特征参数(颈部复杂度、腰部复杂度和腰部近似熵)进行主成分分析,获得了两个主成分,有效保留有用信息,去除冗余信息,实现了特征参数的降维。最后,以此为自变量建立疲劳驾驶评价模型,有效提高了模型的正确率,加快了模型的运算速度。结果表明,该方法在对驾驶员正常与疲劳状态的区分上具有良好的识别效果,正确率可达90%以上。 相似文献
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付荣荣王宏张扬王福旺 《汽车工程》2013,(12):1143-1148
本文通过对驾驶员的肌电信号与心电信号的研究,检测驾驶员驾车过程中的疲劳状态。对8名被试者进行2h的驾驶模拟实验。利用可穿戴式传感器采集被试者股二头肌部位的生理信号,采用快速独立成分分析和经验模态分解算法对测得的信号进行分离和去噪处理,得到肌电、心电信号,并找出能表征驾驶员疲劳的肌电和心电特性参数,运用统计分析SPSS软件进行Kolmogorov-Smirnov Z检验,最终选取肌电信号峰值因数和肌心电信号互相关峰值(P<0.001)作为组合特征,并采用马氏距离作为判别疲劳的准则。结果表明,该方法在对驾驶员正常状态与疲劳状态的区分上有良好的识别效果。 相似文献
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研究疲劳驾驶状态下驾驶员脑电信号的特征。结合Hilbert-Huang Transform(HHT)方法和近似熵方法,提出了一种新的脑电信号处理方法:HHT近似熵方法,首先用HHT方法把脑电信号分解为多个内在的模式分量,然后求取各个模式分量的近似熵值,探讨疲劳驾驶时脑电信号的非线性特征。在汽车模拟驾驶仪上进行疲劳驾驶,同时用脑电测量仪器测量驾驶员脑电,用HHT近似熵方法对正常静坐、正常驾驶、疲劳静坐、疲劳驾驶4种脑电信号进行具体的分析处理,结果表明d_2、d_4近似熵比值可以区分4种脑电信号,可以作为疲劳驾驶时的脑电特征。为疲劳驾驶的预警系统研究提供了理论上的一些依据和参考。 相似文献
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针对驾驶员在疲劳状态下易引发交通事故的问题,提出一种基于嗅觉和听觉刺激的驾驶员疲劳唤醒方法,研究以薄荷气体和阿尔法脑波音乐作为刺激源的唤醒效果,采用主观疲劳问卷和心电(ECG)、脉搏(PPG)以及呼吸(RESP)生理信号作为疲劳唤醒有效性判断指标。结果表明,两种方案的心电、脉搏以及呼吸生理数据均显示能有效干预驾驶疲劳,与主观疲劳问卷调查结果相一致,验证了基于嗅觉和听觉刺激的驾驶员疲劳唤醒方法的有效性,且基于听觉刺激的唤醒方案唤醒效果更佳。 相似文献
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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。 相似文献
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驾驶疲劳识别系统主要依据驾驶员眼部信号、驾驶行为、生理信号等来判断疲劳状态。文章通过BP神经网络与疲劳驾驶相结合,对疲劳参数进行分析,建立基于神经网络的疲劳驾驶实时识别系统,从而提高疲劳检测的准确率。 相似文献
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基于生理信号的多任务下驾驶员认知负荷的评定 总被引:2,自引:0,他引:2
为探索驾驶员精神状态与生理信号之间的关系,建立基于生理信号的认知负荷评价方法,在驾驶模拟器中设置了驾驶任务和语音交互任务这一典型的双任务模拟驾驶工况,记录实验过程中驾驶员的主观评分及心电、皮电和呼吸等生理信号,并运用统计方法分析生理参数在整个实验过程中的动态变化规律。结果表明,相对于单一驾驶任务,双任务工况下驾驶员感受的主观压力随着任务难度的增加而上升;心率变异性功率谱密度、皮电水平和呼吸频率等生理指标与驾驶员的认知状态具有较强的关联性,因而可以有效区分不同认知负荷的两种状态。 相似文献
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<正>疲劳是指由于持续地进行体力或脑力劳动而造成的生理机能和心理机能的失调。驾驶疲劳是指驾驶员在驾车过程中,由于种种原因造成生理机能和心理机能失调而导致驾驶机能失调的总称。驾驶疲劳是安全行车的大敌,这是因为,在疲劳状态下操纵车辆,人 相似文献
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《公路交通科技》2020,(1)
为减少长途客运驾驶员因疲劳驾驶而引发交通事故的概率,保障人民生命财产安全,降低客运公司的运营风险,设计了主观问题测试、心理反应检测及语音检测3种便捷检测方法,以快速判定驾驶员出车前的疲劳状态。通过Pearson相关性分析,获取了11个显著相关的问题因子,根据各因子与疲劳状态的相关显著程度为其设置分数,并对不同状态下的问题测试得分进行了阈值划分;应用心理反应测试仪获取深视力差异、速度估计差异、复杂反应时间等心理指标,确定了深视力差异和修正反应时长在清醒及疲劳状态下具有显著差异;通过手机录音软件采集语音信号,采用Cool Edit Pro,MATLAB等软件采集并处理短时平均幅度、短时平均能量、近似熵等指标特征值,建立心理指标与语音信号指标间的关系式。最后,选择脑电信号(α+θ)/β作为验证性指标并设计了验证性试验,对19名长途客运驾驶员分别进行了3种便捷检测和一种验证性检测。结果表明:主观问题测试法对驾驶员是否适宜执行驾驶任务检测结果准确率高,但易受主观因素影响从而产生"假疲劳"现象,不宜单独使用;"主观问题测试法+心理反应检测法"为最优的组合检测方法,其检测正确率为84.2%,优于单一检测方法,推荐客运公司根据实际情况选择使用。 相似文献
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汽车驾驶人的疲劳程度识别对于预防交通事故具有十分重要的意义。设计了实车驾驶实验,采集了20名汽车驾驶人在疲劳驾驶状态下的眼动特征参数,将汽车驾驶人的疲劳等级分为警觉、轻度疲劳、深度疲劳和嗜睡四个级别。利用主成分分析法(PCA)预处理了所采集的眼动特征数据,并利用支持向量机(SVM)算法建立了PCA-SVM疲劳检测模型。实验结果表明,该模型能够高精度地识别驾驶人的四种疲劳状态。 相似文献
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疲劳驾驶在我国的交通事故引发率居高不下,如何对驾驶员进行科学有效的疲劳驾驶检测并及时预警已经成为了当下热议的话题。为减少疲劳驾驶造成的交通安全风险,本文对基于驾驶员面部特征的检测方法进行了研究,通过对疲劳特征参数的提取克服了单一参数疲劳驾驶判断方法导致的判定精准度低等缺陷,且计算需求小,普适性能强。 相似文献
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疲劳驾驶是诱发交通事故的重要因素,研究如何快速准确地识别出驾驶员的疲劳状态,并在事故发生前进行疲劳预警,对预防疲劳驾驶、促进交通安全具有重要的研究价值和社会意义。文章从疲劳的检测原理出发,对比介绍了基于驾驶员生理特征、车辆行为特征、驾驶员面部特征的疲劳检测方法,重点分析了基于机器视觉的疲劳驾驶检测研究现状及其特点,以期为研究人员提供新思路。 相似文献
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陈骥驰王宏王翘秀化成城刘冲 《汽车工程》2018,(5):515-520
为准确快速检测驾驶员的疲劳状态,本文中提出了一种基于脑网络特征的疲劳检测方法。首先选取真实驾驶实验环境,实时采集驾驶员的脑电信号,对其进行小波包分解与重构,提取各个节律信号。接着通过计算各导联间的相位迟滞指数,构建连接矩阵,并提取各个节律的脑网络特征。最后通过对驾驶员主观疲劳度与所提取特征的人工神经网络回归分析,得到二者间的复杂关系,相关性系数R为90.27%。结果验证了基于功能连接的精神疲劳评估方法的可行性,为不同精神状态下建立脑动态模型开辟了新的途径。本文中提出的方法利用较少电极可穿戴EEG设备检测疲劳简便、经济,对驾驶员疲劳检测系统的开发具有重要意义。 相似文献