基于人眼檢測和腦波偵測的疲勞駕駛檢測系統(tǒng).pdf

1、中國的汽車產(chǎn)業(yè)在過去的十年中快速發(fā)展，如今正處于黃金時期。然而，汽車數(shù)量的劇增和駕駛?cè)藬?shù)的驟長也給交通運輸環(huán)境帶來了巨大的壓力。我國每年交通事故的傷亡率和事故量長期高居各項意外傷亡事故的首位。在所有的交通事故中，疲勞駕駛占有著極高的比例，與醉酒駕駛和超速駕駛并稱三大公路殺手。因此，研究疲勞駕駛檢測系統(tǒng)，對預防疲勞駕駛，降低交通事故率，以及改變我國交通的安全狀況都具有實際的意義。
　　本文提出了一種基于擴展的最近特征線空間的特征提取

2、算法和一套基于個性化參數(shù)的人眼檢測和腦電波偵測的疲勞駕駛檢測系統(tǒng)。基于擴展的最近特征線空間的特征提取算法運用于身份認證模塊的人臉識別部分，通過對少數(shù)原型樣本進行擴充，并運用擴充的樣本空間來進行特征提取。本文提出的系統(tǒng)通過將兩類疲勞檢測方法融合起來，相互取長補短，并根據(jù)駕駛者的生理特性對參數(shù)進行個性化的調(diào)整以提高檢測準確率，降低誤判的概率。系統(tǒng)由四個模塊構(gòu)成：腦電信號偵測模塊，人眼檢測模塊，身份認證模塊和信息融合模塊。腦電波偵測模塊負責采

3、集和提取腦電波信號。人眼檢測模塊通過攝像頭獲取圖像信號，實時分析人眼的狀態(tài)。身份認證模塊通過人臉識別的方式來對駕駛者的身份進行認證，根據(jù)認證的結(jié)果調(diào)整疲勞判定的參數(shù)。信息融合模塊通過融合從腦電波偵測模塊和人眼檢測模塊得到的信息，結(jié)合身份認證模塊提供的參數(shù)給出最終的疲勞判定。
　　在模擬駕駛實驗中，本系統(tǒng)各模塊的性能得到了驗證，采用個性化參數(shù)相較于采用平均參數(shù)的實驗取得了更高的檢測準確率和更低的誤判率。在與其他的同類系統(tǒng)的比較中，本