基于HMM的随机驾驶人疲劳状态识别研究

发布时间：2023-06-18 05:02

　　驾驶疲劳是重特大道路交通事故的主要致因之一,若能实时准确的检测出驾驶人的疲劳状态并给予驾驶人及时预警,则可有效避免交通事故的发生。目前,国内外相关学者已针对驾驶疲劳的识别进行有大量研究,并取得了一系列研究成果。然而,针对驾驶人个体特性差异与识别系统性能间的内在关联关系还缺乏深入系统的研究。基于此,本文以提高疲劳状态识别系统的适应性为基本目标,在对驾驶人个体特性差异分析的基础上,提出了一种基于HMM的随机驾驶人疲劳状态识别方法,并基于相关实验对所构建的模型进行了验证。主要研究内容包括:(1)随机驾驶人的疲劳状态识别机理。本文通过对驾驶人个体特性差异的分析,以及驾驶人个体特性对驾驶疲劳识别系统影响的分析,提出了基于模型参数变换的驾驶人个体特性差异消除方法。然后运用与被测驾驶人具有相似个体特性的驾驶人的驾驶疲劳识别模型,通过对各个模型参数进行线性加权求和以及自适应运算,得到被测驾驶人的驾驶疲劳识别模型,实现了随机驾驶人的疲劳状态的识别。(2)基于HMM的驾驶疲劳识别基本模型构建。通过对驾驶疲劳识别的研究现状分析,本文选取了能客观反映驾驶人状态变化的EEG信号作为特征数据,并运用小波变换完成特...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 特征指标检测
        1.2.2 驾驶疲劳状态识别方法
        1.2.3 驾驶人特性分类
        1.2.4 综合评述
    1.3 研究内容及结构安排
2 随机驾驶人疲劳状态识别原理及实验设计
    2.1 脑电信号差异性分析与处理
    2.2 随机驾驶人疲劳状态的识别原理
        2.2.1 驾驶人聚类方法
        2.2.2 随机驾驶人疲劳状态识别方法
    2.3 驾驶疲劳识别实验方案
        2.3.1 实验条件
        2.3.2 实验方案
        2.3.3 实验数据预处理
    2.4 本章小结
3 基于HMM的驾驶疲劳状态识别模型构建
    3.1 EEG信号处理
        3.1.1 信号预处理
        3.1.2 特征提取
    3.2 基于HMM的驾驶疲劳识别模型构建
        3.2.1 HMM定义
        3.2.2 模型构建
    3.3 模型验证及结果分析
    3.4 本章小结
4 基于HMM的随机驾驶人疲劳状态识别模型
    4.1 驾驶人特性分类
    4.2 基于HMM的特定疲劳状态识别模型构建
    4.3 基于HMM的随机驾驶人疲劳状态识别模型构建
        4.3.1 基于HMM的随机驾驶人疲劳识别模型参数确定方法
        4.3.2 随机驾驶人疲劳状态识别模型构建
    4.4 基于HMM的随机驾驶人疲劳状态识别结果分析
    4.5 本章小结
结论
参考文献
附录A 附录内容名称
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：3834835