基于多参数融合的疲劳驾驶监测及预警系统

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为预防交通事故发生,针对疲劳驾驶进行实时有效监测和预警的需要,提出在脑电检测的基础之上,提取了近似熵、Kc复杂度和C0复杂度,建立了混合专家网络分类器模型,实现了觉醒和瞌睡状态的预测。同时,用小波包域功率谱实现了闭眼的检测,作为瞌睡监测的辅助检测。系统监测异常状态时,将发出声音及视觉指示提醒驾驶员注意安全行驶。经测试,在最佳窗长下,觉醒和瞌睡状态的识别准确率为75.25±9.21;睁闭眼状态的识别准确率为87.31±3.97;系统监测的平均处理时间为0.1708±0.0124s。混合专家网络方法可以
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