【摘 要】
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目的分析城市轨道交通驾驶员眼动特征及心电信号(ECG)的变化趋势,探究适宜的疲劳等级划分方法,构建有效的疲劳识别模型。方法招募6名志愿者进行城市轨道交通列车驾驶模拟实验
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71701124)
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目的分析城市轨道交通驾驶员眼动特征及心电信号(ECG)的变化趋势,探究适宜的疲劳等级划分方法,构建有效的疲劳识别模型。方法招募6名志愿者进行城市轨道交通列车驾驶模拟实验,全程佩戴EQ02+型ECG数据采集套件和Dikablis眼镜式眼动仪,分析被试瞳孔面积变化,采用聚类分析法划分疲劳等级,分析被试SDNN、RMSSD、HF、HFnorm、LF/HF五项心电指标的变化,采用心电信号指标构建支持向量机(SVM)疲劳识别模型。结果(1)被试瞳孔面积总体呈现波动下降的趋势,且与聚类分析法划分的疲劳等级具有一致性。
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