本文選題：交通工程 + 疲勞檢測��； 參考：《中國公路學(xué)報》2016年10期

【摘要】：針對現(xiàn)有一些疲勞駕駛檢測方法因未考慮個體差異而導(dǎo)致檢測精度較低的問題,在考慮個體差異的基礎(chǔ)上建立疲勞駕駛檢測模型,以適應(yīng)駕駛?cè)嗽隈{駛行為和生理特征上存在的個體差異。通過高仿真駕駛模擬器對值夜班8h后的受試人員進行疲勞駕駛模擬試驗,采集每位駕駛?cè)说臄?shù)據(jù)并從中提取出19個駕駛行為指標(biāo)和4個眼動指標(biāo)。試驗過程中通過主觀問詢方式獲取駕駛?cè)似诔潭刃畔?在此基礎(chǔ)上建立考慮個體差異的分層有序Logit(MOL)模型,以及未考慮個體差異的有序Logit(OL)模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型來評估疲勞程度。結(jié)果表明:23個變量中,閉眼時間比例、平均瞳孔直徑、車道偏移標(biāo)準差、方向盤反轉(zhuǎn)次數(shù)是疲勞檢測中最重要的4個變量;3個模型中分層有序Logit模型的檢測精度最高,表明考慮個體差異確實可以提高模型檢測精度。
[Abstract]:Aiming at the problem that some existing fatigue driving detection methods do not take individual differences into account, a fatigue driving detection model is established based on individual differences. In order to adapt to drivers in driving behavior and physiological characteristics of individual differences. The fatigue driving simulation test was carried out on the subjects after 8 hours of night shift by using a high simulation driving simulator. The data of each driver were collected and 19 driving behavior indexes and 4 eye movement indexes were extracted from them. In the course of the experiment, the fatigue degree information of the driver is obtained by subjective inquiry, and then a hierarchical and ordered logit MOL model considering individual differences is established. The fatigue degree is evaluated by an ordered Logitelian (OLL) model and an artificial neural network (Ann) model which does not take into account individual differences. The results show that the ratio of eye closure time, the average pupil diameter, the standard deviation of lane deviation, the frequency of steering wheel reversal are the most important variables in fatigue detection, and the hierarchical and ordered Logit model has the highest detection accuracy among the 23 variables. It shows that considering individual differences can improve the accuracy of model detection.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)交通運輸與物流學(xué)院;西南交通大學(xué)綜合交通運輸智能化國家地方聯(lián)合工程實驗室;同濟大學(xué)道路與交通工程教育部重點實驗室;
【基金】：“十二五”國家科技支撐計劃項目(2014BAG01B03) 中央高校青年教師百人計劃項目(2682015BR006)
【分類號】：U491.254

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本文編號：1794737