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新手驾驶人疲劳状态下的视觉特性研究

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为探究新手驾驶人疲劳特性在视觉特征方面的表现,设计了基于驾驶模拟器和Dikablis Glass 3眼动仪的驾驶模拟实验,采集驾驶人视觉数据,结合视频专家法将驾驶人疲劳等级分为清醒、轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳.利用拉依达准则及卡尔曼滤波对数据进行清洗;依据单因素方差分析及事后多重比较结果,选取眨眼持续时长均值、扫视时长均值、扫视总时长、瞳孔面积均值、瞳孔变异系数均值、注视时间均值等视觉特征作为驾驶人的疲劳驾驶评价指标;构建基于新手驾驶人视觉特征的灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)疲劳驾驶识别模型.研究结果表明:随着驾驶疲劳累积,新手驾驶人眨眼持续时长显著增加,扫视时长及扫视总时长显著降低,瞳孔面积缩小,瞳孔变异系数增大;SVM识别结果表明:新手驾驶人的疲劳状态可通过眼动指标进行有效识别,而GWO-SVM模型则进一步提升了识别精度,证明了眼动特征在新手驾驶人疲劳检测方面具有较好的适用性.
Study on visual characteristics of novice drivers under fatigue state

赵小平、闵忠兵、薛运强、莫振龙、张姝玮、龚俊、喻佳

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华东交通大学 交通运输工程学院,南昌 330013

新手驾驶人 疲劳等级 视觉参数 GWO-SVM疲劳驾驶识别模型

国家自然科学基金

71961006

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.01.017

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(1)
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