基于数据融合的疲劳驾驶检测算法

作     者：李娟 王富 王维锋 汪恩军 杨阳 LI Juan;WANG Fu;WANG Weifeng;WANG Enjun;YANG Yang

作者机构：武汉工程大学资源与土木工程学院湖北武汉430074 江苏省交通规划设计院智能交通设计研究中心江苏南京210014 

出 版 物：《武汉工程大学学报》 (Journal of Wuhan Institute of Technology)

年 卷 期：2016年第38卷第5期

页      码：505-510页

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P80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.

主 题 词：驾驶行为 疲劳识别 车道偏离 P80 支持向量机 数据融合 

学科分类：08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-2869.2016.05.018

馆 藏 号：203207087...