基于生物電信號的疲勞駕駛檢測.pdf

1、近年來,隨著交通運輸業(yè)的發(fā)展,交通事故已成為當(dāng)前各國所面臨的嚴重問題。其中,疲勞駕駛是導(dǎo)致交通事故的一個重要因素。因此,對于駕駛疲勞檢測方法的研究已經(jīng)成為一個重要課題。
　　首先本文引入視聽覺刺激任務(wù),通過設(shè)計模擬駕駛實驗的8個階段來研究基于生物電信號的駕駛疲勞檢測。實驗過程中,19位被試者被要求進行將近2個小時左右的模擬疲勞駕駛,同時采集被試者的腦電信號和心電信號。在每個階段結(jié)束之后,被試者要作困睡度量表和NASA-TLX量表作

2、為信號分析結(jié)果有效性的參考。然后本文從以下四個方面對疲勞駕駛的生物電信號進行了研究:
　　1)針對腦電信號采集過程中的眨眼偽跡,本文研究并提出了一種基于相關(guān)性分析和功率空間分布特征來自動識別和去除眨眼偽跡的算法。該算法不需要預(yù)先設(shè)定模板或閾值,此外獨立成分與觀測信號的相關(guān)性能夠直接從獨立成分分析的混合矩陣中得到,這簡化了運算,也為在線去除偽跡奠定了基礎(chǔ)。實驗結(jié)果表明該算法識別準確率高,相對于傳統(tǒng)的人工識別有較大改進。
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3、)研究了腦電信號各頻段的功率譜與駕駛疲勞之間的對應(yīng)關(guān)系。通過對駕駛前后兩個階段的19位被試者的生理指標作統(tǒng)計顯著性檢驗,實驗研究表明腦電頻譜指標可以有效的對駕駛的疲勞和清醒狀態(tài)進行檢測。
　　3)研究了在疲勞駕駛中基于相位同步的腦電變化特征。采用平均相位相干性(mean phase coherence,MPC)作為相位同步的衡量指標,從空間-頻段的角度來分析疲勞的相位同步特征。研究的主要發(fā)現(xiàn)是delta和alpha頻段的相位同步在

4、額葉和頂葉顯著性增強。統(tǒng)計分析結(jié)果表明MPC能夠顯著區(qū)分不同的精神狀態(tài),如警覺和疲勞。此外,delta頻段在單個電極對(如Pz-Fz)的相位同步在駕駛前后變化顯著,這有助于未來便攜式檢測設(shè)備的開發(fā)。
　　4)在心電數(shù)據(jù)分析方面,對心率變異率(Heart rate variability,HRV)的時域和頻域指標進行了研究與探討。具體為利用差分閾值法對心電信號進行 R波檢測得到RR間期序列,然后研究HRV的各項時、頻域指標。發(fā)現(xiàn)隨著