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基于眼动特征的疲劳驾驶检测方法 被引量：41
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作者 牛清宁 周志强 +2 位作者 金立生 刘文超 于鹏程 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期394-398,共5页
为了提高疲劳驾驶检测模型准确率和实时性,基于驾驶模拟实验,利用Smart Eye系统提取了驾驶人不同驾驶状态下眼动数据。基于眼动参数协议,提出了眨眼频率、PERCLOS、注视方向和注视时间4个特征参数的计算方法。分析了各特征参数的最优时... 为了提高疲劳驾驶检测模型准确率和实时性,基于驾驶模拟实验,利用Smart Eye系统提取了驾驶人不同驾驶状态下眼动数据。基于眼动参数协议,提出了眨眼频率、PERCLOS、注视方向和注视时间4个特征参数的计算方法。分析了各特征参数的最优时窗,针对不同特征参数最优时窗差异,提出了滑移时窗的数据融合方法。基于支持向量机,搭建了疲劳驾驶检测模型。实验结果表明,该模型可以有效地进行疲劳状态检测,准确率能够达到83.84%。 展开更多
关键词 疲劳驾驶 眼动特征 支持向量机 滑移时窗 时窗 检测模型
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