【摘 要】
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疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一。为了对驾驶员的疲劳状态进行有效识别,通过无线测量设备采集6名长途客车驾驶员的脑电、肌电和呼吸信号,并对其进行分析处理。结合当
【机 构】
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燕山大学测试计量技术及仪器河北省重点实验室,沈阳工程学院机械学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51605419),河北省自然科学基金(E2018203433),中国博士后基金一等资助(2016M600193)
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疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一。为了对驾驶员的疲劳状态进行有效识别,通过无线测量设备采集6名长途客车驾驶员的脑电、肌电和呼吸信号,并对其进行分析处理。结合当下时刻的上下文信息(睡眠质量、驾驶条件、生理节律),利用信息融合技术,建立3层隐马尔可夫模型,从而实现对疲劳驾驶的动态估计。从两种不同情况出发,估计驾驶过程中不同时刻驾驶员疲劳的概率。基于贝叶斯模型的预测结果与主观评分结果的一致性达到了0.87,表明所提出的模型能够对驾驶员的疲劳状态进行有效的动态识别。
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