驾驶疲劳辨识研究：基于眼动与驾驶行为特征

"该资源是一篇关于驾驶疲劳辨识的研究论文，主要探讨如何利用驾驶行为特征和眼动特征来识别驾驶员的疲劳状态。通过实验收集数据，并基于信息融合理论建立驾驶疲劳辨识模型，实现高精度的疲劳状态识别。论文作者为汪宴塞，导师为张凯然，来自西南交通大学安全科学与工程专业。" 本文主要围绕驾驶安全问题，特别是疲劳驾驶现象进行深入研究。疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一，因此，准确地识别驾驶员的疲劳状态至关重要。论文首先介绍了疲劳驾驶的危害性以及当前疲劳检测技术的局限性，强调了开发新型识别方法的必要性。 在研究方法上，论文设计了疲劳驾驶模拟实验，通过观察和记录驾驶员在不同疲劳状态下的驾驶行为（如转向、刹车、加速等）和眼动特征（如眨眼频率、注视时间、眼球运动等）。这些数据的收集有助于理解疲劳状态对驾驶行为和视觉注意力的影响。同时，论文采用了KSS（Karolinska Sleepiness Scale）量表和“三级疲劳评价法”对实验参与者进行疲劳程度的评估。 接着，论文基于信息融合理论，整合驾驶行为和眼动特征参数，构建了一个驾驶疲劳辨识模型。信息融合是一种处理多源信息的技术，能有效提高识别系统的稳定性和准确性。该模型通过对多源数据的综合分析，提高了对疲劳状态识别的精确度，降低了误判率。 论文还讨论了模型的实施和性能验证，可能包括了模型训练、测试集的划分、识别阈值的设定等步骤。此外，论文可能还分析了模型的鲁棒性、实时性和适应性，以及可能存在的局限性和未来改进的方向。 最后，论文作者声明其在研究中的主要贡献，包括实验设计、数据采集、模型构建和结果分析等方面，体现了作者在疲劳驾驶识别领域的学术贡献。 这篇论文为疲劳驾驶的预防提供了一种新的、基于驾驶行为和眼动特征的识别方法，对于提高道路安全和减少交通事故具有重要的理论与实践意义。通过这种技术，有望在未来实现更智能、更精准的驾驶安全监控系统。