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将驾驶方向盘运动信息及道路偏移值作为驾驶员疲劳表征信息，通过模拟器的模拟驾驶实验，采集10名驾驶员疲劳表征数据，建立神经网络模型对驾驶员疲劳状态进行检测．基于PVT（Psychomotor Vigilance Task）测试结果及驾驶录像，采集清醒状态与疲劳状态的实验数据，并进行分析；然后对数据进行离散化和归一化，作为神经网络模型的输入．采用BP算法对神经网络模型进行训练，直至满足误差要求．实验结果表明，该方法检测驾驶员疲劳状态的准确率较高，实用性较强．