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基于智能手表的疲劳驾驶监测方法研究
被引量：
6
1
作者
杨萍茹
黄勇
+3 位作者
廖龙涛
孙棣华
陈希
王正江
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2020年第12期170-176,共7页
为了提升疲劳驾驶监测的实用性,采用日益普及的智能手表采集驾驶员转向行为数据信息,从中提取了多个有效疲劳特征指标,建立了基于随机森林的疲劳驾驶监测模型。通过在模拟驾驶平台上进行驾驶实验,使用智能手表采集驾驶员的转向行为数据...
为了提升疲劳驾驶监测的实用性,采用日益普及的智能手表采集驾驶员转向行为数据信息,从中提取了多个有效疲劳特征指标,建立了基于随机森林的疲劳驾驶监测模型。通过在模拟驾驶平台上进行驾驶实验,使用智能手表采集驾驶员的转向行为数据,并以10 s的时间窗对数据进行特征提取,完成疲劳驾驶监测模型的训练与验证。测试结果表明:所提出监测方法的综合疲劳检测准确率达到85.27%,能够有效监测疲劳驾驶行为。
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关键词
疲劳驾驶
转向行为
智能手表
随机森林
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职称材料
题名
基于智能手表的疲劳驾驶监测方法研究
被引量：
6
1
作者
杨萍茹
黄勇
廖龙涛
孙棣华
陈希
王正江
机构
重庆
城市综合
交通
枢纽开发投资
有限公司
重庆
大学自动化学院
重庆市
公共交通
控股
(
集团
)
有限公司
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2020年第12期170-176,共7页
基金
重庆市科技计划项目基础科学与前沿技术研究专项(cstc2017jcyjBX0001)。
文摘
为了提升疲劳驾驶监测的实用性,采用日益普及的智能手表采集驾驶员转向行为数据信息,从中提取了多个有效疲劳特征指标,建立了基于随机森林的疲劳驾驶监测模型。通过在模拟驾驶平台上进行驾驶实验,使用智能手表采集驾驶员的转向行为数据,并以10 s的时间窗对数据进行特征提取,完成疲劳驾驶监测模型的训练与验证。测试结果表明:所提出监测方法的综合疲劳检测准确率达到85.27%,能够有效监测疲劳驾驶行为。
关键词
疲劳驾驶
转向行为
智能手表
随机森林
Keywords
fatigue driving
turning behavior
smart watch
random forest
分类号
U471 [机械工程—车辆工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于智能手表的疲劳驾驶监测方法研究
杨萍茹
黄勇
廖龙涛
孙棣华
陈希
王正江
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2020
6
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