【摘 要】
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针对脑电的疲劳驾驶检测技术实用化需要解决的无线化、小巧化及实时性等难题,本文在分析被试处于注意力集中、放松、疲倦和睡眠状态下左前额脑电Attention和Meditation数据关
【机 构】
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沈阳工学院信息与控制学院,东北大学计算机科学与工程学院
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针对脑电的疲劳驾驶检测技术实用化需要解决的无线化、小巧化及实时性等难题,本文在分析被试处于注意力集中、放松、疲倦和睡眠状态下左前额脑电Attention和Meditation数据关系的基础上,提出了基于Attention和Meditation相关系数进行疲劳驾驶检测的方法,设计了相应的基于KNN的疲劳驾驶检测算法,并在安卓智能手持设备上设计实现了系统。实验证明系统疲劳驾驶检测的Sensitivity、Specificity分别达到68.31%和90.43%,系统同时具有无线、小巧和实时的特点。
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