基于脑电图识别结合操纵特征的驾驶疲劳检测

发布时间：2018-03-01 20:44

  本文关键词： 驾驶疲劳 脑电图 操纵特性 共空间模式 小波包变换 支持向量机　出处：《仪器仪表学报》2014年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：精神疲劳影响驾驶员的警觉性和安全驾驶能力,引发的交通安全问题不容忽视。将脑电图识别与车辆操纵特性相结合来检测驾驶员的疲劳状态,预期为搭建疲劳驾驶检测系统提供理论及实验依据。设计了模拟驾驶实验,采集被试者的脑电图(EEG)信号和对应的方向盘操纵数据;针对疲劳程度三分类问题,利用小波包变换和共空间模式算法对EEG信号进行特征提取;依据车辆操纵特性评估驾驶员疲劳程度来确定EEG信号的分类标准;并选择支持向量机对EEG信号进行分类以完成对驾驶员精神疲劳状态的定性分析,分类准确率可达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.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;华南理工大学汽车工程重点实验室;
【基金】：中央高校基础科研基金(N120204002) 广东省汽车工程重点实验室开放基金(GDAEL2012002) 辽宁省自然科学基金(2013020040)资助项目
【分类号】：U491.254

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1553519