基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)的研究.pdf

1、隨著我國(guó)城市化和機(jī)動(dòng)化水平的不斷提高，道路交通安全問題日益嚴(yán)峻，而疲勞駕駛是交通事故發(fā)生的重要原因之一。所以有效地監(jiān)控駕駛疲勞并及時(shí)的給予報(bào)警，對(duì)于降低交通事故的發(fā)生率和保護(hù)人民生命財(cái)產(chǎn)，都具有十分重要的意義。采用模擬駕駛進(jìn)行疲勞駕駛仿真實(shí)驗(yàn)，通過測(cè)量腦電信號(hào)找到影響疲勞的典型因素，對(duì)疲勞駕駛產(chǎn)生機(jī)理的探索和疲勞預(yù)警方法的研究具有重要的作用。
　　為了降低交通駕駛中疲勞因素造成的損害，提出一種基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦電信號(hào)疲勞駕

2、駛檢測(cè)方法。針對(duì)傳統(tǒng)頻譜分析不適合瞬變信號(hào)的特點(diǎn)，本文采用一維離散小波分析腦電信號(hào)，得到各個(gè)小波頻段。并在與腦電頻率段δ(0.5～3.8Hz)，θ(4～7.8Hz)，α(8～13.8Hz)，β(14～32Hz)相對(duì)應(yīng)的頻段中提取小波系數(shù)的統(tǒng)計(jì)量特征，作為信號(hào)特征輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用Levenberg-Marquardt反向傳播算法對(duì)模擬駕駛清醒和疲勞兩類狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別分類。選擇模擬駕駛的數(shù)據(jù)樣本的一部分進(jìn)行訓(xùn)練，并預(yù)測(cè)另一部分?jǐn)?shù)