驾驶员生理信号分析与基于支持向量机的疲劳监测方法研究

admin · 发表于 2025-1-10 19:57:09

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驾驶员疲劳已成为导致各种交通事故发生的主要原因。由于疲劳是一个难以直接测量的状态，因此只能利用某些生理、心理或行为信息对驾驶员疲劳状态的变化进行反映。但目前常用的疲劳监测模型一般只采用单一特征指标，如眨眼频率、眼睑闭合时间百分比等，这仅能从某一侧面反映驾驶疲劳状态，包含的信息量较小，因此预报的准确率和可靠性较低。为提高准确率和可靠性，本文旨在研究多特征的疲劳监测模型研究，因此，选择合适的多特征融合判别模型至关重要。支持向量机是建立在统计学理论的VC维理论和结构风险最小化基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，在很多领域表现出优异性，因此支持向量机可以作为驾驶疲劳监测手段中一个理想的建模手段。本文所有数据来源于模拟驾驶数据，共采集了脑电、眼电、驾驶行为以及一个图像采集系统的记录。本文主要从两方面开展了工作：一是重点研究了如何从驾驶疲劳信息中进行特征提取，即全面捕捉该信息能反映疲劳的本质变化，并对这种变化进行了统计分析；二是在第一步提取出的特征数据基础上，研究了如何建立驾驶疲劳状态监测模型，提高疲劳监测预报的精确性和可靠性，主要研究内容如下：研究了脑电的去噪分析。脑电信号非常微弱，且背景噪声很强，其中眼动和眨眼伪迹的幅值较高，且频率范围与部分脑电节律重合，因此一般的滤波去噪方法不适应于眼电伪迹去除。本文分别提出了利用自适应滤波（递推最小二乘算法）和参考独立分量分析用于去除脑电中的眼电伪迹的方法；并针对参考独立分量分析原始算法计算复杂等缺点，提出了一种基于峭度的定点快速参考独立分量分析算法，仿真以及实际结果均表明该方法简单有效；同时利用脑电与眼电正交的特点，提出了采用Gram-Schmidt正交的方法求出脑电信号。结果显示相比自适应滤波，采用参考独立分量分析用于脑电中的眼电去噪更为有效。研究了脑电特征的提取和基于脑电的疲劳监测模型。针对脑电信号的频域特征比较突出的特点，提取出了基于脑电的频谱特征；并对从脑电提取出的频谱特征与专家评定的疲劳等级KDS进行了相关性检验，结果显示大部分特征与KDS相关；针对脑电特征集个数较多且存在信息冗余的特点，提出了分别利用支持向量机回归特征消去的特征选择方法和主成分分析的特征提取方法，缩减了特征集规模，结果显示采用支持向量机回归特征消去的特征选择方法后，得到的疲劳监测模型的灵敏度和准确率都有明显提高。研究了眼电特征的提取和基于眼电的疲劳监测模型。首先利用一阶差分的方法确定出每次眨眼的起始点和幅值，然后从确定的眨眼波形中提取出了眨眼的幅值、眨眼持续时间、眨眼变化速率3个方面的眼睑运动参数特征；对提取出的眼电特征进行了统计分析，利用方差检验的方法说明了从眼电中提取出的眼睑运动相关的参数是对疲劳有指征性的特征；提出了两种基于眼电特征的疲劳监测模式，即对驾驶员疲劳等级的监测以及因驾驶引发事故的预报；其中疲劳等级的结果准确率达83.33%以上；驾驶事故预报的优点在于能对事故进行提前预报，结果显示5min提前预报可使报警率达100%。研究了非接触式疲劳监测模型。利用图像采集系统记录的数据和驾驶行为数据，提取出了有关凝视、驾驶数据、眼睛位置和眼睑闭合四个方面特征。为提高监测模型的准确率，提出了采用混合核函数的支持向量机疲劳监测模型，混合核函数由高斯核函数和多项式核函数线性组合而成；并与朴素贝叶斯分类器和Logistic回归分类器的结果作了比较，结果显示采用混合核函数的支持向量机模型的灵敏度最高。

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