【摘 要】
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我国汽车保有量持续增长,道路空间与交通需求发展不协调导致交通安全、交通环境日益恶化,严重影响人们的生命与财产安全。研究表明,疲劳驾驶已经成为造成交通事故的主要原因之一。因此,实时、准确的辨识驾驶人疲劳状态并提供及时的主动安全预警具有重要的实际意义和理论意义。既有的对于疲劳辨识的研究主要依据眼睛表征参数进行识别,但仅仅考虑了眼睛单一元素特征,无法准确识别复杂疲劳特征。基于此,本文提出了一种非侵入性、
【基金项目】
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山东省自然科学基金研究项目（ZR2020MF082）； 青岛创业创新领军人才计划项目（19-3-2-11-zhc）； 山东省智能绿色制造技术与装备协同创新中心开放基金项目（IGSD-2020-012）； 国家重点研发计划“综合交通运输与智能交通”重点子课题（2018YFB1601500）；
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我国汽车保有量持续增长,道路空间与交通需求发展不协调导致交通安全、交通环境日益恶化,严重影响人们的生命与财产安全。研究表明,疲劳驾驶已经成为造成交通事故的主要原因之一。因此,实时、准确的辨识驾驶人疲劳状态并提供及时的主动安全预警具有重要的实际意义和理论意义。既有的对于疲劳辨识的研究主要依据眼睛表征参数进行识别,但仅仅考虑了眼睛单一元素特征,无法准确识别复杂疲劳特征。基于此,本文提出了一种非侵入性、低成本的基于遗传算法优化广义回归神经网络模型的疲劳驾驶状态辨识方法。本文具体工作如下:（1）设计模拟驾驶实验和实车驾驶实验,采集33名实验对象正常驾驶和疲劳驾驶时的实验数据。实验结束后,依据二分类KSS量表确定驾驶人的疲劳状态,并建立疲劳驾驶样本数据库。（2）改进了MTCNN网络并应用于人脸检测,实现在模拟驾驶环境和实车驾驶环境中定位人脸区域。使用Dlib库提取人脸特征点坐标值,采集驾驶人眼部及嘴部特征参数。根据二维面部关键点坐标与三维人脸模型坐标系对应关系,解算头部姿态欧拉角参数。结合定性与定量分析,分析了疲劳驾驶各特征参数的数据波动变化情况。利用多特征参数构建疲劳辨识模型,弥补特征参数单一导致模型稳定性、泛化能力差的问题。（3）利用快速傅里叶滤波（Fast Fourier Transform,FFT）对数据进行预处理。使用因子分析方法提取主因子作为疲劳辨识模型的主要特征。利用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）寻找广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network,GRNN）最佳光滑因子,并构建GA-GRNN疲劳驾驶辨识模型。为了验证GA-GRNN模型的优越性,与KNN、RF、GRNN疲劳驾驶辨识算法进行对比。实验结果表明,GA-GRNN辨识模型泛化能力最好,稳定性高,验证准确率高达93.3%,召回率为91.4%,精确率为92.9%,F1分数为92.1%。本研究论证了机器视觉技术对疲劳驾驶检测的可行性,为驾驶人早期疲劳驾驶辨识的应用提供理论与技术支持。
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