基于机器学习的疲劳检测及预警系统设计

• 作者: 吕允博 周立言 张正华 曾心远 胡新盛 韩雪
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 机器学习 疲劳检测 疲劳预警 逻辑回归模型 声光预警 PERCLOS算法
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 全面感知
• 页码范围: 27-29
• 页数: 3页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2019.07.004

摘要

据统计,疲劳驾驶是交通事故发生的主要原因之一,因此本系统采用一种基于机器学习的方法来判定驾驶员的疲劳状态.系统通过脑电采集模块、心率采集模块、图像采集模块检测驾驶员的生理参数并传输至车载处理模块进行一系列数据预处理,再利用机器学习训练好的逻辑回归模型综合判定驾驶员的疲劳状态,最后将疲劳判定结果传输至预警模块进行座椅振动及声光分级预警.在满足实时性及准确度的要求下,多种预警方式能够有效地对驾驶员进行疲劳预警.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张正华	扬州大学信息工程学院	76	285	9.0	13.0
2	韩雪	扬州大学信息工程学院	6	6	1.0	2.0
3	曾心远	扬州大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0
4	胡新盛	扬州大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0
5	周立言	扬州大学文学院	1	0	0.0	0.0
6	吕允博	扬州大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0