【摘 要】
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本文通过实车驾驶试验采集驾驶员面部视频和车辆数据,并利用这些数据进行驾驶操作行为分析,获取与驾驶员状态关系密切的评价指标.首先,筛选有效面部视频数据并进行清醒、疲劳
【机 构】
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一汽技术中心车身部,吉林长春,130011清华大学
【出 处】
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2014第十七届汽车安全技术学术会议
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本文通过实车驾驶试验采集驾驶员面部视频和车辆数据,并利用这些数据进行驾驶操作行为分析,获取与驾驶员状态关系密切的评价指标.首先,筛选有效面部视频数据并进行清醒、疲劳、非常疲劳三等级样本划分;其次,依据时间同步原则,利用疲劳各等级视频样本提取车辆数据并进行滤波、延迟修正等处理;最后,进行车辆数据波形分析与疲劳指标方差分析(ANOVA).分析结果表明,方向盘转角过零率、方向盘转角平均值与中位数、横向加速度平均值与中位数等指标的显著性明显,可作为驾驶疲劳的判别指标.
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