基于駕駛行為特征與眼動特征的疲勞駕駛辨識方法研究

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1、ｗ—』勸碩士學(xué)位論文＿ｍａｓｔｅｒｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ＾論■：基于駕駛行為特征與－－眼動特征自纟疲勞駕駛辨識方法研究一業(yè)：安全料與工程囊學(xué)科專；雇：＿國內(nèi)圖書分類號：Ｕ４９２：公開．８＋４密級國際圖書分類號：３８８．１西南交通大學(xué)研宄生學(xué)位論文基干駕駛行為特征與眼動特征的疲勞駕駛辨識方法研究年級二零一二級姓名汪宴賓申請學(xué)位級別工學(xué)碩士專業(yè)安全科學(xué)與工程指導(dǎo)老師張開冉副教授二零一五年五月ＣｌａｓｓｉｆｉｅｄＩｎｄｅｘ：Ｕ４９２．８＋４Ｕ．Ｄ．Ｃ：

2、３８８．１ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｇｙＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅＴｈｅｓｉｓＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＦＡＴＩＧＵＥＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤＢＡＳＥＤＯＮＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣＳＯＦＤＲＩＶＥＲＢＥＨＡＶＩＯＲＡＮＤＥＹＥＭＯＶＥＭＥＮＴＧｒａｄｅ：２０１２Ｃａｎｄｉｄａｔｅ；ＷａｎＹａｎｂｉｎｇＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅＡｌｉｅｄｆｏｒ：ＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅｇｐｐｇＳｅｃｉａｌｉｔ：Ｓａｆｅｔｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｅｎｉｎｅｅｒｉｎ

3、ｐｙｙｇｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＺｈａｎＫａｉｒａｎｐｇＭａｙ．２０１５西南交通大學(xué)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學(xué)校有關(guān)保留使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)西南交通大學(xué)可以將本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)印手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于１．保密口，在年解密后適用本授權(quán)書；２．不保密５＾。，使用本授權(quán)書＂＂（請在以上方框內(nèi)打Ｖ）－學(xué)位論文作者簽名：指導(dǎo)老師簽名：

4、丨；曰期：０日期：＞丨西南交通大學(xué)碩士學(xué)位論文主要工作（貢獻(xiàn)）聲明本人在學(xué)位論文中所做的主要工作或貢獻(xiàn)如下：（１）設(shè)計了疲勞駕駛模擬實驗方案，招募駕駛員進(jìn)行疲勞駕駛實驗，采集不同疲“三級疲勞勞狀態(tài)下駕駛員的駕駛行為數(shù)據(jù)和眼動數(shù)據(jù)，并根據(jù)駕駛員的ＫＳＳ得分和”對實驗數(shù)評價法據(jù)進(jìn)行切分，建立了疲勞駕駛樣本數(shù)據(jù)庫。（２）運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)方法研究了不同疲勞狀態(tài)下駕駛員的駕駛行為和眼動特征的變化、規(guī)律；，重點分析了方向盤轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)、方向盤轉(zhuǎn)角速度車速以及車輛加速度的特征眼動方面分析了不同疲勞狀態(tài)下駕駛員的吃眼、注視、掃視以及瞳孔直徑變化等眼動

5、特征。在不同時間窗下提取特征參數(shù)，并運(yùn)用單因素方差分析量化了各特征參數(shù)在不同疲勞狀態(tài)下的差異顯著性水平。最終篩選出方向盤轉(zhuǎn)角絕對均值ＳＡＭ等７項駕駛行為特征參數(shù)和瞳孔直徑變異系數(shù)ＣＶＰＬＤ等５項眼動特征參數(shù)。（３）利用ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建基于駕駛員行為特征和眼動特征的疲勞駕駛辨識模型，對駕駛員的清醒、疲勞、非常疲勞三種狀態(tài)分別達(dá)到了８３％、６９．６％和７９．６％的平均識別精度。本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是在導(dǎo)師指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究工作所得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰。。寫過的研

6、宄成果對本文的研宄做出貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中作了明確說明一切法律責(zé)任將由本人承擔(dān)本人完全了解違反上述聲明所引起的。一學(xué)位論文作者簽名：日期：ＪｌＳｏ西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第丨頁摘要ｆ４隨著道路運(yùn)輸事業(yè)的快速發(fā)展，各國機(jī)動車保有量迅速增加，道路交通事故數(shù)與日俱增，惡性交通事故越來越多。研宄表明疲勞駕駛是導(dǎo)致道路交通事故的主要原一因之，，因此對疲勞駕駛辨識方法進(jìn)行研究，選擇可靠有效的檢測指標(biāo)，搭建準(zhǔn)確及時的檢測模型，對改善道路交通安全狀況，降低交通事故發(fā)生頻率具有重大意義。論文基于不同疲勞狀態(tài)下駕駛員的眼動及駕

7、駛行為規(guī)律分析，提取駕駛行為及眼動特征參數(shù)，并基于信息融合理論，搭建駕駛疲勞辨識模型，并對駕駛員的疲勞狀態(tài)實現(xiàn)了較高的識別精度：。主要研宄內(nèi)容如下（１）設(shè)計了疲勞駕駛模擬實驗方案，并招募了１０名駕駛員在西南交通大學(xué)主研發(fā)的大型駕駛模擬器上進(jìn)行連續(xù)的疲勞駕駛實驗，同步記錄了１０名駕駛?cè)瞬煌冢崳姟叭壠谠u價法”狀態(tài)下的駕駛行為數(shù)據(jù)和眼動數(shù)據(jù)，并根據(jù)駕駛員的ＫＳＳ得分和對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理建立了疲勞駕駛樣本數(shù)據(jù)庫。（２）運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)方法研究了不同疲勞狀態(tài)下駕駛員的駕駛行為和眼動特征的變化規(guī)律，重點分析了方向盤轉(zhuǎn)角

8、數(shù)據(jù)、方向