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摘要:
本文分析疲劳驾驶状态智能识别装置中脑波采集与处理的模块结构,对模块获取的数据流进行解析获取眨眼特征值,用层次模型计算出专注度、放松度与疲劳状态相关系数,采用一种基于眨眼次数与专注度、放松度相关系数的疲劳状态智能识别算法深入进行研究,研究将国内外已有的准确率较高的Knn算法应用于智能识别中,为提高该装置疲劳驾驶状态识别的实时性、准确性奠定实验基础.
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文献信息
篇名 疲劳驾驶状态智能识别算法的研究
来源期刊 电子制作 学科
关键词 脑波采集模块 层次模型 疲劳驾驶
年,卷(期) 2021,(15) 所属期刊栏目 软件开发
研究方向 页码范围 52-54,6
页数 4页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-5059.2021.15.015
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
脑波采集模块
层次模型
疲劳驾驶
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子制作
半月刊
1006-5059
11-3571/TN
大16开
北京市
1994
chi
出版文献量(篇)
22336
总下载数(次)
116
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