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研究介紹? · 研究背景 Background 隨著科技日益發(fā)展，手機(jī)對于我們的吸引力也越來越大，但是在駕駛汽車期間被手機(jī)分散注意力可能會導(dǎo)致無法及時注意到前方的緊急情況。除此之外，部分駕駛員可能也會因為長時間駕駛或睡眠不足導(dǎo)致反應(yīng)不及時或操作失誤導(dǎo)致交通事故的發(fā)生。 因此開發(fā)有效的、及時的駕駛員狀態(tài)識別工具是非常重要且必要的。 研究目的 Objectives 采用多傳感器融合方法，監(jiān)測駕駛員的生理信號、腦電圖信號 (EEG) 和心電圖信號 (ECG) 以確定其是否處于使用手機(jī)或疲勞駕駛狀態(tài)。 研究方法? · 研究亮點 1、多信號融合研究 2、便攜式腦電采集設(shè)備 3、實時反饋模型 一、基于EEG的疲勞駕駛模型 腦電信號復(fù)雜且不規(guī)則，因此腦電信號的分類和識別是通過計算其熵值信號在不同狀態(tài)下的信號來實現(xiàn)的。實驗采用的腦電圖數(shù)據(jù)集包含 32 個通道，這里選擇的是P3和P4兩個位于大腦后部與認(rèn)知功能相關(guān)的區(qū)域，該區(qū)域也便于傳感器獲得數(shù)據(jù)。 完整的模型如下圖：
二、基于ECG的疲勞駕駛模型 利用R波檢測算法找到心電信號中R波的峰值點，從而提取特征。本文提取的特征涉及到：心率變異性、平均心率、RR間期變異程度、RR區(qū)間分布的對稱性等。 完整的模型如下圖：
三、基于圖異常駕駛檢測 通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 的深度學(xué)習(xí)處理圖像，CNN可以自動學(xué)習(xí)圖像特征，無需手動設(shè)計和選擇特征，在處理復(fù)雜圖像數(shù)據(jù)時更高效更準(zhǔn)確。 本研究共使用了三個不同的卷積層、兩個不同的池化層以及三個全連接層。 四、實時反饋模型 實時反饋模型通過應(yīng)用多個模型、設(shè)置動態(tài)矩陣、使用滑動窗口和動態(tài)規(guī)劃算法，可以有效地處理和分析實時數(shù)據(jù)流。這種集成的應(yīng)用程序使模型能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜和不斷變化的數(shù)據(jù)情況，并提供準(zhǔn)確的實時反饋。 研究發(fā)現(xiàn)? · 一、基于EEG的疲勞駕駛模型 從腦電信號中提取了兩類特征，即頻率特征和熵特征。頻率特征反映了腦電信號在不同頻段的能量分布，而熵特征描述了腦電信號的復(fù)雜性和隨機(jī)性。 通過獨立評估頻率特征和熵特征的使用，準(zhǔn)確率分別為79%和77%，而我綜合模型在雙通道腦電數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率高達(dá)90.17%，這表明這些特征的融合可以顯著提高疲勞駕駛檢測模型的性能。 二、基于ECG的疲勞駕駛模型 在這項研究中，本模型專注于HRV特征的提取，經(jīng)過實驗驗證，模型使用LightGBM分類器取得了優(yōu)異的性能，準(zhǔn)確率為92%。 結(jié)果表明，提取的HRV特征在疲勞駕駛檢測中具有較強(qiáng)的判別能力，LightGBM分類器能夠有效利用這些特征準(zhǔn)確判斷駕駛員疲勞程度。 研究討論? · 研究局限性 1、駕駛模擬器和真實駕駛環(huán)境之間存在差異。 2、基于圖像的異常駕駛檢測模型可能會受到天氣、光線等的影響。 3、這種侵入性獲取腦電信號和心電信號可能會影響駕駛員在實驗過程的自由運(yùn)動。 研究未來展望 1、更豐富的多傳感器融合技術(shù)的發(fā)展。 2、在不同道路狀態(tài)下，均可以使用且得到正確的反饋結(jié)果。 3、根據(jù)反饋結(jié)果，及時提醒駕駛員調(diào)節(jié)駕駛狀態(tài)。 參考文獻(xiàn) [1] L. Wang, F. Song, Tie Hua Zhou, J. Hao, and Keun Ho Ryu, “EEG and ECG-Based Multi-Sensor Fusion Computing for Real-Time Fatigue Driving Recognition Based on Feedback Mechanism,” Sensors, vol. 23, no. 20, pp. 8386–8386, Oct. 2023, doi: https:///10.3390/s23208386. [2] I. Manners, “Emily Post,” Emily Post, 2015. https:///advice/important-manners-for-driving (accessed Aug. 10, 2024). END 文案 | 張睿婕 排版 | 張睿婕 審核 | 姜笑南 發(fā)布｜姜笑南 世界生命科學(xué)大會 RECRUIT
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