基于眼动特征的疲劳驾驶检测方法

• 作者: 于鹏程 刘文超 周志强 牛清宁 金立生
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 疲劳驾驶 眼动特征 支持向量机 滑移时窗 时窗 检测模型
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 394-398
• 页数: 5页
• 分类号: U461.91
• 字数: 4179字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.201311044

摘要

为了提高疲劳驾驶检测模型准确率和实时性，基于驾驶模拟实验，利用SmartEye系统提取了驾驶人不同驾驶状态下眼动数据。基于眼动参数协议，提出了眨眼频率、PERCLOS、注视方向和注视时间4个特征参数的计算方法。分析了各特征参数的最优时窗，针对不同特征参数最优时窗差异，提出了滑移时窗的数据融合方法。基于支持向量机，搭建了疲劳驾驶检测模型。实验结果表明，该模型可以有效地进行疲劳状态检测，准确率能够达到83．84％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金立生	吉林大学交通学院	55	1058	19.0	30.0
2	于鹏程		13	74	3.0	8.0
3	周志强		26	61	2.0	7.0
4	刘文超		19	71	3.0	8.0
5	牛清宁		14	71	2.0	8.0