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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于方向盘指标的高原驾驶疲劳状态检测方法，包括：对脑电信号样本熵与心率变异系数进行主成分分析，得到表征驾驶员疲劳状态的综合评价指标CIDF，并对CIDF值进行聚类分析和最优分箱，得到基于心生理指标的高原驾驶疲劳阈值和每个时间窗内驾驶员的疲劳状态等级；设置相同的时间窗长度，提取若干个方向盘转角数据的时域特征和频域特征，利用单因素方差分析和共线性检验筛选出在不同驾驶疲劳状态之间存在显著差异的特征指标作为驾驶疲劳方向盘指标表征参数值；构建基于方向盘统计指标的高原驾驶疲劳预测模型。本发明能够精准地对高原驾驶员进行实时的疲劳检测。
主权项：1.一种基于方向盘指标的高原驾驶疲劳状态检测方法，其特征在于，所述高原驾驶疲劳状态检测方法包括以下步骤：步骤1，基于心生理信号和驾驶疲劳状态之间相关性的分析，将脑电信号样本熵SaEnθβ、SaEnθ+αβ、SaEnδ和心率变异系数HRV确定为表征驾驶疲劳状态的心生理指标，对脑电信号样本熵与心率变异系数进行主成分分析，得到表征驾驶员疲劳状态的综合评价指标CIDF，并对CIDF值进行聚类分析和最优分箱，得到基于心生理指标的高原驾驶疲劳阈值和每个时间窗内驾驶员的疲劳状态等级；步骤2，设置相同的时间窗长度，提取若干个方向盘转角数据的时域特征和频域特征，利用单因素方差分析和共线性检验筛选出在不同驾驶疲劳状态之间存在显著差异的特征指标作为驾驶疲劳方向盘指标表征参数值；步骤3，采用有序Logistic模型回归方法构建基于方向盘统计指标的高原驾驶疲劳预测模型，并通过实证检验高原驾驶疲劳预测模型的整体适配度和稳定性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于方向盘指标的高原驾驶疲劳状态检测方法
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