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《基于多源信息融合的駕駛員疲勞預(yù)警技術(shù)研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、碩士學(xué)位論文基于多源信息融合的駕駛員疲勞預(yù)警技術(shù)研究ResearchonWarningTechnologyofDriverFatigueBasedonMulti-sourceInformationFusion作者姓名：譚桂玲導(dǎo)師(職稱)：苗德華教授學(xué)科(專業(yè))：機(jī)械工程提交論文日期：2015年03月分類號(hào)：學(xué)校代碼：10066密級(jí)：學(xué)號(hào)：03M080612030基于多源信息融合的駕駛員疲勞預(yù)警技術(shù)研究ResearchonWarningTechnologyofDriverFatigueBasedonMulti-sourceInf
2、ormationFusion作者姓名：譚桂玲導(dǎo)師(職稱)：苗德華教授一級(jí)學(xué)科：機(jī)械工程學(xué)科(專業(yè))：機(jī)械工程年級(jí)：2012級(jí)提交論文日期：2015年03月學(xué)位授予單位：天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)-i-獨(dú)創(chuàng)性聲明聲明：本人所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文作者簽
3、名：簽字日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，特授權(quán)天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文，允許論文被查閱和借閱。同意學(xué)校向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書)學(xué)位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名：簽字日期：年月日簽字日期：年月日-ii-摘要隨著我國交通事業(yè)的發(fā)展，汽車的人均擁有量逐年增多，隨之而來的交通事故的發(fā)生也越來越頻繁，給人們的日常
4、生活及生命財(cái)產(chǎn)安全帶來了極大的危害。根據(jù)最新研究數(shù)據(jù)表明，引發(fā)交通事故頻頻發(fā)生的主要原因之一是疲勞駕駛，因此，準(zhǔn)確地監(jiān)測駕駛員疲勞狀態(tài)并及時(shí)提供預(yù)警對(duì)避免疲勞駕駛起到重要的作用，同時(shí)，對(duì)減少交通事故的發(fā)生具有重要意義。論文對(duì)疲勞駕駛監(jiān)測方法進(jìn)行研究，建立基于人—車—行車環(huán)境的駕駛員疲勞實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，提出基于D-S證據(jù)理論與模糊邏輯疲勞信息融合的方法，構(gòu)建了駕駛員疲勞判定的數(shù)學(xué)模型，給出判定準(zhǔn)則。由于腦電信號(hào)可以看成判定疲勞的“金標(biāo)準(zhǔn)”，為了驗(yàn)證呼吸、脈搏和心率作為疲勞判定特征的重要程度，分別在清醒和疲勞狀態(tài)下對(duì)駕駛員的腦電與呼吸、
5、腦電與脈搏和腦電與心率做相關(guān)性分析。通過對(duì)駕駛員進(jìn)行疲勞實(shí)驗(yàn)，采集呼吸、脈搏、心率和腦電信號(hào)數(shù)據(jù)，應(yīng)用小波分解的方法對(duì)各種生理信號(hào)進(jìn)行降噪處理。降低基線漂移、肌體干擾和實(shí)驗(yàn)儀器的工頻干擾等信號(hào)對(duì)各生理信號(hào)的噪聲影響。根據(jù)各傳感器采集信號(hào)的不同，分別采用不同的方法對(duì)呼吸、脈搏、心率和腦電信號(hào)進(jìn)行特征提取，分析證明呼吸、脈搏和心率信號(hào)與疲勞程度具有顯著相關(guān)的特性。提出基于D-S證據(jù)理論與模糊邏輯相融合的疲勞預(yù)警方法。首先通過清醒和疲勞狀態(tài)下采集的數(shù)據(jù)建立疲勞樣本隸屬度函數(shù)，再隨機(jī)測試一組未知數(shù)據(jù)，建立疲勞未知測試數(shù)據(jù)隸屬度函數(shù)，把
6、疲勞樣本隸屬度函數(shù)和測試數(shù)據(jù)隸屬度函數(shù)進(jìn)行匹配，隨后構(gòu)造基于隸屬度函數(shù)的基本概率賦值函數(shù)，確定決策規(guī)則，最后，通過決策規(guī)則對(duì)采集的測試數(shù)據(jù)進(jìn)行疲勞判定。設(shè)計(jì)了駕駛疲勞監(jiān)測實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，通過室內(nèi)模擬駕駛實(shí)驗(yàn)和室外真實(shí)駕駛實(shí)驗(yàn)分別對(duì)駕駛員生理信號(hào)進(jìn)行采集，得出室內(nèi)和室外對(duì)反映駕駛疲勞程度的信號(hào)變化情況具有一致性；駕駛員在駕駛過程中，隨著疲勞程度加深，部分脈搏、心率、腦電和呼吸生理信號(hào)會(huì)有比較明顯的變化趨勢(shì)。建立了包括生理信息采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和疲勞預(yù)警模塊等組成的疲勞預(yù)警系統(tǒng)，并將上述方法應(yīng)用于嵌入式駕駛員疲勞預(yù)警系統(tǒng)，通過采集模
7、塊的呼吸、脈搏、心率和腦電傳感器對(duì)駕駛員生理信號(hào)進(jìn)行采集信號(hào)，將采集到的信號(hào)輸送到處理模塊，對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和判定，最后由預(yù)警模塊根據(jù)判斷結(jié)果對(duì)駕駛員發(fā)出警告。關(guān)鍵詞:疲勞相關(guān)性分析，D-S證據(jù)理論，模糊邏輯，疲勞決策規(guī)則-iii-AbstractWiththedevelopmentoftransportationandincreaseofvehicleownershipinourcountry,trafficaccidentshaveincreasedatanalarmingrate,whichisdetrimentalfor
8、anindividual’ssafetyanddailylife.Accordingtothelatestresearchdata,oneofthemainreasonsfortrafficaccidentsisfatiguedriving.Asaresult,monitor
