多源融合提升驾驶疲劳监测：91%识别精度与更高可靠性

本文主要探讨了驾驶人疲劳状态监测及预警方法的研究,针对当前疲劳驾驶对道路交通安全构成的重大威胁,研究人员致力于开发一种基于多源信息融合的解决方案。文章的核心内容围绕以下几个方面展开： 首先,作者系统地研究了在疲劳状态下驾驶人的眼部生理特征，如PERC-LOS（Perceptual Erroneous Response to Critical Lane Offset，感知错误率与车道偏离）指标，这是一种评估驾驶者注意力分散的指标。此外，研究还关注了方向盘操作特性，通过分析驾驶员在疲劳时的握力变化、操作频率等，以及车辆行驶轨迹特征，例如最长闭眼时间和方向盘零速百分比，这些都能提供关于驾驶者疲劳状况的线索。 在特征提取阶段，采用了fisher判别算法进行信息融合，这种统计学方法能有效地整合不同信息源的特征，提高疲劳检测的精度。同时，D-S证据理论被应用于决策级融合，它是一种处理不确定性和不完备信息的决策理论，能够综合处理多种信息源的不确定性，增强整体判断的可靠性和鲁棒性。 试验数据展示了在高速公路工况下，该模型具有出色的识别精度，达到了91%，相较于单一传感器的疲劳检测方法，显著提升了疲劳检测系统的准确性和稳定性。这一成果对于提升汽车主动安全系统和驾驶员辅助系统的性能具有重要意义，特别是在智能运输系统的发展中，多源信息融合的方法有助于减少因疲劳驾驶引发的交通事故风险。 关键词涵盖了研究的主要领域，包括智能运输系统、汽车主动安全、驾驶员辅助系统、疲劳驾驶以及多源信息融合，这些都是当前汽车工业和交通工程领域的热点话题。本文的研究不仅提供了实用的疲劳监测技术，也为智能交通运输系统的设计和实施提供了理论支持。通过结合多种传感器数据和先进的数据分析方法，未来有望实现更精准、实时的驾驶者疲劳状态监控，从而保障道路行驶的安全。