EOG驱动的安全驾驶辅助系统：算法与实现

"基于EOG的安全辅助驾驶系统算法设计与实现" 本文主要介绍了一种创新的安全辅助驾驶系统，该系统利用眼电图（EOG）技术，以提高驾驶安全性并提升车辆控制系统的智能化程度。EOG是一种监测眼部生物电活动的技术，能够捕捉到驾驶员在观察抬头显示器（HUD）上的提示信息时产生的扫视信号。通过在驾驶员眼部周围安装生物电极，系统可以捕获这些信号并转化为对车内设备的操作指令。 系统的关键步骤包括原始多导联EOG信号的处理。首先进行端点检测，以准确识别出信号的起始和结束，这是至关重要的，因为正确的端点检测能够确保后续分析的精确性。接着，采用独立分量分析（ICA）进行空域滤波，这是一种先进的信号处理技术，能有效分离混合信号中的独立成分，去除噪声并突出有用的眼动特征。ICA的应用有助于提取出EOG信号中与扫视动作相关的特征参数。 在特征参数提取后，文章引入了支持向量机（SVM）作为分类器，实现对上、左、右扫视动作的识别。SVM是一种强大的监督学习模型，尤其擅长于处理小样本数据集，因此非常适合在此类应用中进行模式识别。通过训练和支持向量机模型，系统能够在不同状态下（疲劳和非疲劳）对驾驶员的扫视动作进行准确分类。 实验结果表明，该系统在15位受试者身上表现出高精度的识别效果，疲劳状态下的在线平均正确率达到98.43%，非疲劳状态下达到96.0%。这验证了基于ICA的多类扫视信号识别算法在眼动信号分析中的优越性能，对于构建安全可靠的驾驶辅助系统具有重要意义。 关键词：眼电图，扫视信号，独立分量分析，空域滤波，支持向量机 总结来说，这项研究提出了一种基于EOG的智能驾驶辅助系统，通过复杂的信号处理和机器学习算法，有效地利用驾驶员的眼动信息来控制车辆功能，提高了驾驶安全性，并为未来智能交通系统的发展提供了新的思路。