發(fā)布時間：2018-01-08 23:32

  本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛精神疲勞識別方法　出處：《哈爾濱工業(yè)大學學報》2014年08期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了對駕駛精神疲勞予以有效識別,基于行為績效結(jié)合心電信號指標構(gòu)建了一種駕駛精神疲勞識別方法.以駕駛行為績效為客觀測評指標,給出了駕駛精神疲勞狀態(tài)的分級劃分方法.在此基礎(chǔ)上,以心率變異性的6項指標作為疲勞識別特征因子,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,建立了駕駛精神疲勞狀態(tài)分類器.最后結(jié)合實例,依據(jù)駕駛行為績效,將疲勞狀態(tài)劃分為2級,采用10名駕駛員連續(xù)4 h的駕駛行為績效(反應(yīng)時)、心電數(shù)據(jù),對模型、方法予以測算.結(jié)果表明,10名駕駛員平均正確識別率在71%~80%之間,且其平均正確識別率為73%.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與心率變異性指標相結(jié)合可有效的識別疲勞.
[Abstract]:In order to be effective to identify the driving mental fatigue, constructs a driving mental fatigue recognition method combined with the ECG signal based on the performance index. In driving behavior performance as the objective evaluation index, classification methods are driving mental fatigue state. On this basis, the 6 indicators of heart rate variability as fatigue recognition factor. Using BP neural network model is established, driving mental fatigue classifier. Finally, based on the driving performance, the fatigue state is divided into 2 levels, the driver performance 10 drivers for 4 h (reaction time), ECG data, the model calculated method. The results showed that the average of 10 drivers the correct recognition rate is 71%~80%, and the average correct recognition rate of 73%.BP neural network model and the index of heart rate variability can be effectively combined with identification of fatigue.

【作者單位】： 西南交通大學交通運輸與物流學院;中國科學院心理研究所;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51108390,51108040)
【分類號】：U491.25
【正文快照】： 駕駛精神疲勞是造成交通事故的重要原因之一,國內(nèi)外相關(guān)研究資料表明,約有20%~30%的交通事故均由駕駛精神疲勞引發(fā)[1-2].因此對駕駛精神疲勞予以有效識別一直是交通安全研究的前沿熱點問題.Lal,Saroj KL等通過實驗研究認為心電信號的譜功率分布能夠有效反應(yīng)駕駛精神疲勞,即在

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本文編號：1399157