国家教育部博士点基金(20110061110036)
- 作品数：4 被引量：58H指数：4
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- 相关机构：吉林大学山东交通学院郑州宇通客车股份有限公司更多>>
- 发文基金：吉林省人才开发基金国家教育部博士点基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：交通运输工程机械工程更多>>
- 基于眼动特征的疲劳驾驶检测方法被引量：39
- 2015年
- 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%。
- 牛清宁周志强金立生刘文超于鹏程
- 关键词：疲劳驾驶眼动特征支持向量机时窗
- 次任务驾驶对行车安全性影响研究综述被引量：7
- 2014年
- 次任务驾驶已成为导致道路交通事故的重要原因。驾驶过程中,次任务操作会在不同程度上占用驾驶人的视觉资源、认知资源和动作资源,分散驾驶人注意力,严重影响行车安全。因此,对次任务驾驶安全性开展相关研究具有重要意义。从移动电话使用、音乐、调控车载设备、喝水抽烟及吃东西等4个方面,对目前国内外次任务驾驶安全研究现状进行了阐述,分析了次任务驾驶安全性评价模型研究进展,概括了次任务驾驶对驾驶安全性影响研究手段和方法的优缺点,并对我国驾驶次任务研究方向作出展望。
- 金立生李科勇咸化彩高琳琳
- 关键词：交通安全驾驶仿真驾驶安全性注意力分散
- 基于转向盘操作的疲劳驾驶检测方法被引量：8
- 2014年
- 疲劳驾驶是引发道路交通事故的主要原因之一,研究利用转向盘操作行为特征检测驾驶人疲劳的方法对改善交通安全具有重要意义。研究通过分析基于驾驶模拟器的疲劳状态下的实验数据,提取了描述疲劳状态的不同特征参数,运用方差分析方法量化了不同驾驶状态下特征参数的差异性水平,优化出转向盘转角标准差、转向盘角速度标准差、转向盘转角变异系数、转向盘转角熵和零速百分比5个参数作为疲劳驾驶的有效特征参数组。建立了基于支持向量机的驾驶人疲劳状态检测模型,并采用测试集样本对搭建的模型进一步验证,结果表明该模型对驾驶人疲劳的模型检测准确率为81.33%,灵敏度为85.33%,特异度为77.33%。
- 金立生李科勇牛清宁高琳琳
- 关键词：交通安全支持向量机
- 不同道路线形下驾驶人认知分散状态监测被引量：5
- 2014年
- 通过驾驶模拟实验采集了不同驾驶人在不同道路线形下的驾驶行为参数,通过对参数的统计分析,确立了表征正常驾驶和认知分散状态下驾驶的特征参数组。利用提取的特征参数组作为支持向量机模型输入,建立了不同驾驶人在不同道路线形下的认知分散状态监测模型。实验结果表明,在不同道路线形下分别进行监测的准确度(直道88.58%,弯道81.25%)高于采用同一模型不区分道路线形直接进行监测的准确度74.17%。研究同时表明个人驾驶习惯对驾驶人意识监测结果有重要影响。
- 金立生牛清宁刘景华秦彦光吕欢欢
- 关键词：交通运输安全工程驾驶行为支持向量机
