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基于HHO-Stacking的多模型融合驾驶分心识别
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作者 翟凤娜 郑明强 付佳辉 《农业装备与车辆工程》 2025年第8期87-93,98,共8页
聚焦2种驾驶分心状态,提出基于哈里斯鹰算法优化的Stacking集成模型的集成融合驾驶分心识别模型,以提高识别准确性。先开展模拟试验,收集眼动与驾驶绩效多模态数据;再用高度比较时间序列分析法提取特征,经VLOOKUP函数处理和主成分分析降... 聚焦2种驾驶分心状态,提出基于哈里斯鹰算法优化的Stacking集成模型的集成融合驾驶分心识别模型,以提高识别准确性。先开展模拟试验,收集眼动与驾驶绩效多模态数据;再用高度比较时间序列分析法提取特征,经VLOOKUP函数处理和主成分分析降维,依此建立识别特征集;最后输入降维特征验证模型。实验表明,相比其他经典识别模型,该模型对不同分心类型状态识别准确率可达90.33%。较基础模型显著提升了输入维度和输出精度,为异常驾驶状态的识别提供了新思路。 展开更多
关键词 智能交通 驾驶分心 Stacking集成算法 哈里斯鹰算法 信号时频特征
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