本文關(guān)鍵詞：基于決策樹的駕駛疲勞等級分析與判定

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【摘要】：為了提高疲勞檢測的精度,通過駕駛模擬試驗采集了15位中青年有經(jīng)驗駕駛員的車輛橫向位置、方向盤操控、眼動等多源數(shù)據(jù)并計算疲勞特征指標(biāo),同時采集駕駛員主觀疲勞程度并通過視頻回放進行校核,在此基礎(chǔ)上建立疲勞等級與特征指標(biāo)的決策樹模型,結(jié)果表明,對于區(qū)別疲勞等級最顯著的變量有閉眼時間比例(percentage of eye closure,PERCLOS)、車道偏移標(biāo)準差、越線時空面積、方向盤反轉(zhuǎn)率,且上述變量與疲勞等級呈正相關(guān);PERCLOS為最優(yōu)的疲勞等級劃分變量,并獲取了2個重要閾值:當(dāng)PERCLOS小于2.8%時,駕駛員處于嚴重疲勞狀態(tài)的比例為零;當(dāng)PERCLOS大于21.9%時,駕駛員處于未疲勞狀態(tài)的比例為零;該模型預(yù)測的總正確率為64.31%.為了校驗?zāi)Ｐ?從15位駕駛員中隨機選取了4位進行模型校驗試驗.校核結(jié)果表明該模型的正確率達63.22%.模型在2次試驗中都未發(fā)現(xiàn)將嚴重疲勞識別為未疲勞的情況.
【作者單位】： 同濟大學(xué)道路與交通工程教育部重點實驗室;中國第一汽車股份有限公司技術(shù)中心車身部安全研究室;
【關(guān)鍵詞】： 駕駛模擬器 疲勞駕駛 決策樹 疲勞等級 生理參數(shù) 駕駛行為參數(shù)
【基金】：同濟大學(xué)道路與交通工程教育部重點實驗室開放基金(2013100)
【分類號】：U491.25
【正文快照】： 疲勞駕駛是造成嚴重交通事故的重要原因.2007年,我國直接由于疲勞駕駛造成的事故為3 349起,死亡1 768人[1].盡管疲勞駕駛廣泛存在且后果嚴重,但由于疲勞概念的模糊、缺乏有效和可靠的設(shè)備檢測駕駛員疲勞程度、對疲勞在事故形成中貢獻的認識匱乏以及多數(shù)駕駛員因不愿擔(dān)責(zé)而拒絕

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 趙曉華;許士麗;榮建;張興儉;;基于ROC曲線的駕駛疲勞腦電樣本熵判定閾值研究[J];西南交通大學(xué)學(xué)報;2013年01期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 毛U，

本文編號：896699