本文關(guān)鍵詞： 駕駛持續(xù)性注意水平 腦電信號 支持向量機(jī) 識別特征指標(biāo)　出處：《西南交通大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：駕駛持續(xù)性注意水平是影響駕駛安全的關(guān)鍵性因素,而腦電信號的變化與駕駛持續(xù)性注意水平存在著直接聯(lián)系,因此為了對駕駛持續(xù)性注意水平予以有效識別,本文以腦電信號作為識別特征指標(biāo),構(gòu)建了一種駕駛持續(xù)性注意水平識別方法。首先,為了對駕駛持續(xù)性注意水平進(jìn)行等級劃分,本文采用駕駛反應(yīng)時間作為客觀劃分指標(biāo),提出了一種駕駛持續(xù)性注意水平等級劃分方法。在此基礎(chǔ)上,利用高效的篩選算法對腦電特征參數(shù)進(jìn)行擇優(yōu)篩選,所得到的腦電特征參數(shù)作為駕駛持續(xù)性注意水平識別特征指標(biāo)。最后,采用粒子群算法對支持向量機(jī)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,構(gòu)建了駕駛持續(xù)性注意水平識別模型�；谝延械哪M駕駛平臺,設(shè)計了駕駛持續(xù)性注意水平實(shí)驗,將實(shí)驗所采集的腦電數(shù)據(jù)對該模型予以試算,得到如下結(jié)論:(1)采用反應(yīng)時間對駕駛持續(xù)性注意水平進(jìn)行等級劃分,將從屬不同等級的駕駛行為績效進(jìn)行差異性對比分析,分析結(jié)果認(rèn)為不同等級的駕駛行為績效存在著顯著差異,驗證了文中所提方法的合理性。(2)采用Kruskal-Wallis檢驗和Relief算法對腦電特征參數(shù)進(jìn)行擇優(yōu)篩選,得出位于FP1電極的合成參數(shù)(α+θ)/β、P7電極的合成參數(shù)θ/β、CZ電極的合成參數(shù)(α+θ)/β、P8電極的合成參數(shù)(α+θ)/β及FZ電極的合成參數(shù)(α+θ)/β在不同駕駛持續(xù)性注意水平等級下差異最為顯著,可作為駕駛持續(xù)性注意水平的識別特征指標(biāo)。(3)模型識別平均正確率為92.19%,說明所提模型和方法的可行性和適用性,認(rèn)為可用于對駕駛持續(xù)性注意水平的識別。
[Abstract]:Driving sustained attention level is the key factor to affect driving safety, and the change of EEG is directly related to driving sustained attention level, so in order to identify driving sustained attention level effectively. In this paper, the EEG signal is used as the recognition feature index, and a method of recognition of driving persistent attention level is constructed. Firstly, in order to classify the driving sustained attention level. In this paper, the driving reaction time is used as the objective classification index, and a method of classification of driving persistent attention level is proposed. On the basis of this, an efficient screening algorithm is used to select the characteristic parameters of EEG. The obtained EEG feature parameters are used as the recognition feature index of driving sustained attention level. Finally, the particle swarm optimization algorithm is used to optimize the parameters of support vector machine. Based on the existing simulated driving platform, a driving sustained attention level experiment was designed, and the EEG data collected from the experiment were used to test the model. The conclusion is as follows: 1) the reaction time is used to grade the driving sustainability attention level, and the performance of driving behavior belonging to different grades is compared and analyzed. The results show that there are significant differences in driving behavior performance among different grades. The rationality of the proposed method is verified. (2) Kruskal-Wallis test and Relief algorithm are used to select the characteristic parameters of EEG. The synthesis parameters of FP1 electrode (偽 胃 O / 尾 P7 electrode) are obtained, and the synthesis parameters of CZ electrode (偽 胃 n / 尾) are obtained. The synthesis parameters of P8 electrode (偽 胃 O / 尾) and FZ electrode (偽 胃 N / 尾) showed the most significant difference under different levels of continuous driving attention. The average recognition accuracy of the model is 92.19, which shows the feasibility and applicability of the proposed model and method. It is believed that it can be used to identify the level of continuous attention to driving.
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U491.25

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1462466