【摘 要】
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智能汽车空间作为普适计算一种具体而集中的表现,对此提出一个基于隐马尔科夫模型(HMM)的驾驶员疲劳识别应用。选取PERCLOS特征变量作为测评驾驶员疲劳的低层上下文,通过大量样本数据的训练,建立HMM,用Viterbi算法从观察序列中识别出最有可能的驾驶员隐藏状态,提醒驾驶员以确保安全的驾驶行为。最后通过在模拟实验环境中的案例验证了该方法的有效性。
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智能汽车空间作为普适计算一种具体而集中的表现,对此提出一个基于隐马尔科夫模型(HMM)的驾驶员疲劳识别应用。选取PERCLOS特征变量作为测评驾驶员疲劳的低层上下文,通过大量样本数据的训练,建立HMM,用Viterbi算法从观察序列中识别出最有可能的驾驶员隐藏状态,提醒驾驶员以确保安全的驾驶行为。最后通过在模拟实验环境中的案例验证了该方法的有效性。
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