多传感器智能信息融合的防醉驾系统设计

• 作者: 孙艺哲 张瑜 陈增瑞 靳鸿
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 信息融合 车载防醉驾系统 神经网络 遗传算法 STM32单片机
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 创新与实践
• 页码范围: 95-98,108
• 页数: 5页
• 分类号: TP274+.5|U467.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9944.2019.02.023

摘要

针对传统醉驾检测主动性不足的状况设计了车载防醉驾系统.该系统采用多种传感器进行分布式测量, 使用神经网络构建了以多路传感器测试信号为输入、醉驾等级为输出的网络预测模型;依托试验数据使用遗传算法对人体酒精代谢动力学模型进行重构, 解决了神经网络训练中样本数据偏小的问题;使用STM32单片机配合其外围电路进行了平台的搭建, 并在此平台上对神经网络的预测效果进行验证.试验表明, 以遗传算法和神经网络结合的模型能够评判驾驶者的醉酒状态, 车载防醉驾系统能够完成相应的警告工作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	靳鸿	中北大学电子测试技术国家重点实验室	70	279	8.0	12.0
5	孙艺哲	中北大学电子测试技术国家重点实验室	2	1	1.0	1.0
9	陈增瑞	中北大学电子测试技术国家重点实验室	3	3	1.0	1.0