基于数据融合的疲劳驾驶检测算法

• 作者: 李娟 杨阳 汪恩军 王富 王维锋
• 来源期刊: 武汉工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 驾驶行为 疲劳识别 车道偏离 P80 支持向量机 数据融合
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 机电与信息工程
• 页码范围: 505-510
• 页数: 6页
• 分类号: TP305
• 字数: 4576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2869.2016.05.018

摘要

为减少交通事故,采用基于数据融合的疲劳检测技术以提高疲劳检测精度.通过驾驶行为与车辆跟踪技术研究现状分析,选择眼睑遮住瞳孔的面积超过80℃的P8o和眨眼次数指标作为眼部特征参数、车辆越线指标作为驾驶行为特征参数.将两个特征参数分为3类,分别为:清醒状态、轻微疲劳状态、疲劳状态;最后通过支持向量机算法建立基于数据融合的疲劳检测模型.实验结果分别为灵敏度为86.45℃,检测准确率为85.79℃,特异度为84.63℃,较单一数据源的疲劳检测方式精准,建立的融合模型提高了疲劳检测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李娟	武汉工程大学资源与土木工程学院	4	7	1.0	2.0
2	汪恩军	武汉工程大学资源与土木工程学院	5	16	2.0	3.0
3	杨阳	武汉工程大学资源与土木工程学院	18	39	3.0	6.0
4	王维锋		12	34	4.0	5.0
5	王富	武汉工程大学资源与土木工程学院	11	45	5.0	6.0