基于多类别特征融合的疲劳检测系统研究

• 作者: 张博 李会超 李鸿
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 疲劳检测 信息融合 图像识别 行为特征 回归分析 模糊评价
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 智能交通与导航
• 页码范围: 152-156
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.01.034

摘要

针对疲劳检测中单一或同类特征指标易受干扰的问题,根据回归分析与模糊评价理论,提出一种基于多类别特征信息融合的疲劳检测系统.根据各疲劳特征的特点对其特征参数进行描述与提取,结合PVT测试完成对疲劳度的量化分级,利用回归分析在解释多变量影响强度上与模糊数学在处理非确定性问题上的优势,完成检测系统的设计与建模,并针对图像特征提取中的干扰因素提出一种优化算法.仿真实验结果表明,该系统可有效检测出驾驶员的疲劳状态,优化算法对系统性能提升明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鸿		43	238	7.0	14.0
2	张博		4	24	2.0	4.0
3	李会超		2	15	2.0	2.0