本文關(guān)鍵詞： 駕駛疲勞 腦電圖 操縱特性 共空間模式 小波包變換 支持向量機(jī)　出處：《儀器儀表學(xué)報(bào)》2014年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：精神疲勞影響駕駛員的警覺(jué)性和安全駕駛能力,引發(fā)的交通安全問(wèn)題不容忽視。將腦電圖識(shí)別與車輛操縱特性相結(jié)合來(lái)檢測(cè)駕駛員的疲勞狀態(tài),預(yù)期為搭建疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)提供理論及實(shí)驗(yàn)依據(jù)。設(shè)計(jì)了模擬駕駛實(shí)驗(yàn),采集被試者的腦電圖(EEG)信號(hào)和對(duì)應(yīng)的方向盤操縱數(shù)據(jù);針對(duì)疲勞程度三分類問(wèn)題,利用小波包變換和共空間模式算法對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行特征提取;依據(jù)車輛操縱特性評(píng)估駕駛員疲勞程度來(lái)確定EEG信號(hào)的分類標(biāo)準(zhǔn);并選擇支持向量機(jī)對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行分類以完成對(duì)駕駛員精神疲勞狀態(tài)的定性分析,分類準(zhǔn)確率可達(dá)94.259%。
[Abstract]:Mental fatigue affects driver's alertness and safe driving ability, and the traffic safety problems can not be ignored. It is expected to provide a theoretical and experimental basis for building a fatigue driving detection system. A simulated driving experiment is designed to collect the EEG signals of the subjects and corresponding steering wheel manipulation data. Wavelet packet transform and common space mode algorithm are used to extract the features of EEG signal, and the classification standard of EEG signal is determined by evaluating driver fatigue degree according to vehicle handling characteristics. Support vector machine is selected to classify the EEG signal to finish the qualitative analysis of the driver's mental fatigue state, and the classification accuracy can reach 94.25990.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;華南理工大學(xué)汽車工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：中央高�；A(chǔ)科研基金(N120204002) 廣東省汽車工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(GDAEL2012002) 遼寧省自然科學(xué)基金(2013020040)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：U491.254

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1553519