基于多模态特征组合的真实驾驶疲劳状态识别

摘要： 对驾驶员在驾驶过程中的疲劳状态进行实时准确的预判，可减少由于驾驶疲劳引发的交通事故。首先，通过无线体域网采集了12名驾驶员在真实驾驶过程中的多模态特征，提取了脑电、肌电、呼吸等3种生理信号的特征参数近似熵，其中基于畸变能密度理论(DED)确定肌电信号的采集位置为颈6棘突旁开2 cm处的上斜方肌；然后，通过模糊C聚类方法分析了3种特征参数组合对疲劳状态的反映效果；最后，建立基于马...