【摘要】：道路交通事故已經(jīng)成為導(dǎo)致人員非正常傷亡的主要原因,而超過(guò)40%的重大交通事故與駕駛員疲勞駕駛有關(guān)。研究疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)是減少因疲勞導(dǎo)致的交通事故發(fā)生的主要途徑,對(duì)交通安全具有非常重要的意義。而高頻交通數(shù)據(jù)已逐漸成為常態(tài),因此本文分別從時(shí)域(現(xiàn)有研究視角)和時(shí)間間隔(基于交通數(shù)據(jù)的高頻特性)的角度對(duì)實(shí)車(chē)駕駛實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行疲勞駕駛的識(shí)別,通過(guò)量化模型客觀分析駕駛行為特征的變化,結(jié)合隨車(chē)觀察員對(duì)駕駛員面部特征的主觀判斷來(lái)識(shí)別駕駛狀態(tài)。本文主要工作如下:首先,對(duì)駕駛行為數(shù)據(jù)做描述性統(tǒng)計(jì)分析。本文運(yùn)用描述性統(tǒng)計(jì)對(duì)正常和疲勞(隨車(chē)觀察員實(shí)時(shí)主觀判斷)兩種狀態(tài)下的駕駛行為指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析,采用順序浮動(dòng)后向選擇算法篩選具有代表性的特征構(gòu)造樣本特征集,以做疲勞駕駛行為識(shí)別研究。其次,從時(shí)域的視角出發(fā)基于信息融合方法和灰區(qū)間聚類(lèi)方法對(duì)實(shí)車(chē)駕駛數(shù)據(jù)做疲勞駕駛行為識(shí)別研究。本文提出針對(duì)實(shí)車(chē)駕駛數(shù)據(jù)采用加權(quán)投票K-近鄰(KNN)方法進(jìn)行單特征決策層融合后的疲勞駕駛行為檢測(cè),同時(shí)采用樸素貝葉斯方法對(duì)多個(gè)駕駛行為特征進(jìn)行特征層融合后的疲勞駕駛行為檢測(cè)。針對(duì)數(shù)據(jù)有部分異常或缺失的樣本,提出區(qū)間灰數(shù)填補(bǔ)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行填補(bǔ),運(yùn)用灰區(qū)間聚類(lèi)方法做疲勞駕駛行為檢測(cè)。分析表明貝葉斯方法比加權(quán)投票KNN算法的識(shí)別效果稍好,區(qū)間灰數(shù)填補(bǔ)后的灰區(qū)間聚類(lèi)方法識(shí)別準(zhǔn)確率也較高,能夠有效的利用有缺失數(shù)據(jù)的信息。最后,從時(shí)間間隔的視角基于Grey-LogACD耦合模型研究車(chē)速變化持續(xù)期與疲勞程度的關(guān)系。本文提出車(chē)速變化持續(xù)期的概念來(lái)刻畫(huà)車(chē)速變化狀態(tài),運(yùn)用經(jīng)典自回歸條件持續(xù)期模型(ACD)來(lái)對(duì)車(chē)速變化持續(xù)期的波動(dòng)進(jìn)行擬合,將疲勞程度因子引入LogACD模型中,考慮到車(chē)速變化持續(xù)期的灰色特性,運(yùn)用分?jǐn)?shù)階灰色模型對(duì)模型殘差進(jìn)行修正,建立Grey-LogACD耦合模型研究車(chē)速變化持續(xù)期與疲勞程度的關(guān)系。結(jié)果表明,Grey-LogACD耦合模型比LogACD模型對(duì)車(chē)速變化持續(xù)期的波動(dòng)擬合效果更好,隨著疲勞程度的提升,車(chē)速變化持續(xù)期的均值也會(huì)越來(lái)越大。
【圖文】：

第 1 章 緒論1.1 研究背景與意義隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展、人民生活水平的提高，據(jù)統(tǒng)計(jì)全國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量在 2017 年第一季度已突破 3 億輛，機(jī)動(dòng)車(chē)的增加不僅使交通更加擁擠，還帶來(lái)了交通事故發(fā)生率的增長(zhǎng)[1]。交通安全問(wèn)題日益嚴(yán)峻，人們開(kāi)始密切關(guān)注道路交通安全問(wèn)題。據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)，，2015 年有記錄的道路交通事故我國(guó)共發(fā)生約 21萬(wàn)起，造成約 5.8 萬(wàn)人死亡以及 10.7 億元的財(cái)產(chǎn)損失[2]。根據(jù)有關(guān)機(jī)構(gòu)發(fā)布的信息，2016 年我國(guó)的道路交通事故喪生約 4.1 萬(wàn)人，圖 1-1 為 2016 年我國(guó)各類(lèi)非正常事故導(dǎo)致的死亡人數(shù)比例，道路交通導(dǎo)致的死亡人數(shù)達(dá)到 78.8%[3]。水上交通鐵路路外民航農(nóng)機(jī)其他

123( 1)/4( 1)/2 ,3( 1)/4Q NQ NQ N = + = + = + 四分位間距是上四分位數(shù)與下四分位數(shù)之差，用以表現(xiàn)數(shù)據(jù)的分散程度是不受大誤差(離群點(diǎn))的影響。其計(jì)算如下：3 1IQR = Q Q,式中，N 為采樣點(diǎn)數(shù)。.3 駕駛行為特征提取本次試驗(yàn)共包括駕駛員 35 名，所挑選的駕駛員年齡段在 40 歲以上 55身體情況較好，無(wú)不良嗜好或身體或心理上的疾病。大部分實(shí)驗(yàn)人員有年的駕駛經(jīng)歷，眼部狀況良好，基本無(wú)近視情況，且進(jìn)行實(shí)驗(yàn)前未飲酒意識(shí)有作用的藥物。
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：C815

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