基于BP和GA_BP的疲劳驾驶检测算法对比分析

发布时间：2017-06-22 06:12

  本文关键词：基于BP和GA_BP的疲劳驾驶检测算法对比分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了有效检测驾驶人疲劳驾驶状态,利用模拟驾驶器开展疲劳驾驶实验,建立2类(疲劳、正常)样本数据库;采用均值分析法提取特征参数;最终基于BP和GA_BP神经网络建立分类算法进行疲劳驾驶检测。结果显示,基于GA_BP的分类算法的识别准确率、达到设定目标的次数、均方误差和迭代步长均比基于BP的算法好;两种算法的运行时间均呈二次函数增长;但基于GA_BP的分类算法增长速度更快。这表明基于BP和GA_BP建立分类算法进行疲劳驾驶检测具有可行性,且基于GA_BP的算法识别效果更好,虽然其运行时间较长,但满足实时检测的要求。
【作者单位】： 北京工业大学城市交通学院;
【关键词】： 疲劳驾驶 疲劳检测 BP神经网络 GA_BP神经网络
【基金】：国家科技支撑计划(2014BAG03B03-02)资助
【分类号】：U491.254;U463.6
【正文快照】： 随着我国经济的快速发展,机动车保有量的增加,疲劳驾驶逐渐成为造成交通事故的主要原因之一。据不完全统计,每年全世界死于交通事故的人数约为60万,直接经济损失125亿美元,这些事故中57%的灾难性事故与驾驶员疲劳驾驶有关[1]。因此,加强对驾驶状态检测技术的研究,对降低公共财

  本文关键词：基于BP和GA_BP的疲劳驾驶检测算法对比分析，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：470931