基于决策树的驾驶疲劳等级分析与判定

发布时间：2017-09-21 20:29

  本文关键词：基于决策树的驾驶疲劳等级分析与判定

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【摘要】：为了提高疲劳检测的精度,通过驾驶模拟试验采集了15位中青年有经验驾驶员的车辆横向位置、方向盘操控、眼动等多源数据并计算疲劳特征指标,同时采集驾驶员主观疲劳程度并通过视频回放进行校核,在此基础上建立疲劳等级与特征指标的决策树模型,结果表明,对于区别疲劳等级最显著的变量有闭眼时间比例(percentage of eye closure,PERCLOS)、车道偏移标准差、越线时空面积、方向盘反转率,且上述变量与疲劳等级呈正相关;PERCLOS为最优的疲劳等级划分变量,并获取了2个重要阈值:当PERCLOS小于2.8%时,驾驶员处于严重疲劳状态的比例为零;当PERCLOS大于21.9%时,驾驶员处于未疲劳状态的比例为零;该模型预测的总正确率为64.31%.为了校验模型,从15位驾驶员中随机选取了4位进行模型校验试验.校核结果表明该模型的正确率达63.22%.模型在2次试验中都未发现将严重疲劳识别为未疲劳的情况.
【作者单位】： 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室;中国第一汽车股份有限公司技术中心车身部安全研究室;
【关键词】： 驾驶模拟器 疲劳驾驶 决策树 疲劳等级 生理参数 驾驶行为参数
【基金】：同济大学道路与交通工程教育部重点实验室开放基金(2013100)
【分类号】：U491.25
【正文快照】： 疲劳驾驶是造成严重交通事故的重要原因.2007年,我国直接由于疲劳驾驶造成的事故为3 349起,死亡1 768人[1].尽管疲劳驾驶广泛存在且后果严重,但由于疲劳概念的模糊、缺乏有效和可靠的设备检测驾驶员疲劳程度、对疲劳在事故形成中贡献的认识匮乏以及多数驾驶员因不愿担责而拒绝

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 赵晓华;许士丽;荣建;张兴俭;;基于ROC曲线的驾驶疲劳脑电样本熵判定阈值研究[J];西南交通大学学报;2013年01期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 毛U，

本文编号：896699