东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于多源信息融合的驾驶人疲劳状态监测及预警方法研究

期刊名称：公路交通科技，2009，26(S1):13-18
时间：0
分类：U463.6[机械工程—车辆工程;交通运输工程—载运工具运用工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
作者机构：[1]清华大学汽车安全与节能国家重点实验室
相关基金：国家自然科学基金资助项目(50875151;50705047);国家高技术研究发展计划(八六三计划)资助项目(2009AA11Z214)
相关项目：汽车驾驶员舒适位置优化及自适应调节方法研究

关键词：智能运输系统, 汽车主动安全, 驾驶员辅助系统, 疲劳驾驶, 多源信息融合

中文摘要：

疲劳驾驶是导致道路交通事故的重要原因之一。为了克服单一传感器在疲劳检测中的局限性,系统研究了疲劳状态下驾驶人眼部生理状态、方向盘操作特性以及车辆行驶轨迹特征。以显著性水平为评价手段,优化出了PERC-LOS、最长闭眼时间、方向盘零速百分比等多个疲劳判别指标。在充分考虑各信息源相关性和互补性的基础上,开发了以fisher判别进行特征级融合,以D-S证据理论进行决策级融合的分层融合算法和模型。试验数据表明,该模型在高速公路工况下识别精度达到91%,与基于单传感器的检测方法相比,有效提高了疲劳检测系统的准确性、可靠性。

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