基于EEG与EOG信号的疲劳驾驶状态综合分析

疲劳驾驶时,司机的脑电信号和眼电信号特征均发生显著变化,本文针对这两类信号进行分析研究,利用这两类数据综合分析判断司机是否处于疲劳驾驶状态.首先对采集的脑电信号进行小波包分解,提取信号中的α波,并计算其相对功率谱P;然后利用Pearson相关系数分析两路对称导联F7,F8中眨眼信号特征,去除干扰;最后利用BP神经元网络对眨眼信号进行识别,计算眨眼频率.结果表明,利用眼电信号和脑电信号特征综合分析司机眨眼动作,能准确识别出眨眼信号,并能正确检测人的驾驶疲劳状态的变化.     

基于EEG小波包子带能量比的疲劳驾驶检测方法

驾驶员在从正常驾驶状态向疲劳驾驶状态变化的过程中,其脑电信号中的慢波逐渐增加,快波逐渐减少;针对这一特点,提出了一种基于小波包子带能量比的疲劳驾驶状态检测方法.采集和分析受试者模拟驾驶过程中的脑电信号,利用小波包分解系数计算出β波与慢波的能量比,将其作为疲劳指标F值.实验结果表明,尽管不同受试者的F值存在较大差异,但是对于同一受试者而言,F值随着驾驶时间的延长和疲劳程度的增加而逐渐降低,其相对于正常驾驶状态的衰减程度能够有效反映驾驶人的疲劳程度.     

基于颈腰部肌电及脑电信号的疲劳驾驶检测

为了有效判别驾驶员的疲劳状态,结合生物力学分析提取了驾驶过程中的颈腰部肌电信号EMG和头部脑电信号EEG,并分析其特征参数在驾驶过程中的变化规律.结果表明:颈肌样本熵、颈肌复杂度、腰肌样本熵、腰肌复杂度、脑电样本熵、脑电复杂度这6个生理信号的特征参数值都随着驾驶时间的延长而逐渐降低,通过主成分分析可实现特征参数间的合理组合.基于多元回归理论,建立了能够有效预测疲劳驾驶的数学模型.状态验证结果表明,该模型对疲劳状态判别的正确率可达95%以上.     

基于生理参数的驾驶疲劳检测方法综述

疲劳会影响驾驶人员的注意、思维、判断、决定等,是导致交通死亡事故的重要因素之一。实现高精度、强鲁棒性、轻量化的驾驶疲劳检测算法对于提升公共交通安全具有重要意义。该综述从信号模态(单模态、多模态)及分析方法(机器学习、深度学习、迁移学习)两个角度回顾并总结了基于脑电信号(EEG)、眼电信号(EOG)、心电信号(ECG)和肌电信号(EMG)进行驾驶疲劳检测的最新进展。同时,该综述分析了现有工作的局限性并探讨了未来的研究方向,为进一步提升基于生理参数的驾驶疲劳检测算法性能和推广结合可穿戴设备的实际应用提供了新颖的见解。     

基于脑电信号的驾驶疲劳检测研究

研究利用脑电信号(EEG)判断驾驶员的疲劳程度. 基于疲劳驾驶实验平台进行模拟驾驶实验,综合实验视频图像和驾驶员自我评价进行主观疲劳评测. 利用生理检测仪采集驾驶员的脑电波,对比分析脑电信号不同频带信号功率谱值和驾驶员的主观疲劳评测之间的关系. 结果表明:主观疲劳评测与脑电信号中功率谱值的变化相对应,脑电功率谱的比值(α+θ)/β越大,疲劳等级越高.     

草原公路长时程行车时驾驶人的脑电特征分析

草原公路具有景观单调,行车视距大,平、纵曲线设置不合理,交通流量小等特征,易引起驾驶疲劳,诱发交通事故。选取草原公路进行模拟驾驶,应用MP150多通道生理信号采集仪,采集12名司机4 h模拟驾驶过程中的脑电(EEG)数据,探寻模拟驾驶条件下驾驶过程中EEG相关指标的特征。结果表明:β波及(α+θ)/β这两项指标能较好地反应司机脑电的变化过程;当行驶到20 min时,驾驶疲劳第一次出现;当行驶到60 min时疲劳第二次出现;当行驶到90 min时疲劳第三次出现,当行驶到120 min时疲劳第四次出现;男司机行驶到170 min时和女司机行驶到160 min时驾驶疲劳增加明显,此时,司机应停止驾驶任务,进行调整休息;男、女司机的驾驶疲劳具有累计效应,且驾驶疲劳的累计变化量与驾驶时间具有较强的相关性。     

基于脑电的实时疲劳监测算法的研究

疲劳驾驶是造成交通事故的一个重要因素。基于脑电波传感器采集到的脑电(EEG)信号,提出了一种基于特征节律波样本空间距离的实时驾驶疲劳监测算法。该算法通过提取脑电特征信号并建立相应的特征样本空间,然后通过将实时采集的脑电信号与样本空间之间的距离来判别驾驶员是否处于疲劳状态;并结合多次实验结果,使用ROC曲线分析方法获得确定疲劳判别的阈值,由此实现对驾驶者疲劳状态的实时监测。实验结果显示,该算法能有效地、实时地对疲劳进行监测,且具有较好的鲁棒性和准确性。     

去除脑电信号眨眼伪差的独立成分时域相关算法

针对脑电信号易受眨眼动作干扰的问题,提出了一个自动地去除眨眼伪差的独立成分时域相关算法.该算法使用独立成分进行分析,并分解脑电信号,然后利用眨眼伪差独立成分与某些导联的脑电信号之间在时域存在较大相关性的特点,计算每个独立成分与前额附近的5个导联(Fp1,Fp2,F3,F4,Fz)信号的相关值的累加值,并对该值进行排序,将具有最大值的独立成分识别为眨眼伪差独立成分,将其设置为0,最后重建干净的脑电信号.通过对脑电信号的去除伪差实验表明:眨眼伪差引起的干扰基本被消除,伪差检测算法的敏感度和特异度分别是97.7％和98.3％,同时该算法能有效保持脑电信号基本不变.     

基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法

心率变异性分析是最常用的一种基于心电信号的疲劳驾驶检测方法.然而,该方法需要被检测信号时间足够长,且准确率较低.因此提出一种基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法.首先,按照30s的时长截取短时心电信号序列,利用差分阈值法确定R波位置,根据R-R间期差值大小剔除不合格的噪声样本;然后,计算R-R间期序列的时域/频域特征并与利用ImageNet数据集预训练的深度卷积神经网络模型提取的特征相结合;最后,设计了一种随机森林分类器并基于这些特征进行分类.结果表明,该算法在疲劳驾驶检测上具有良好的分类效果,平均准确率达到91%.因此,相较于心率变异性分析方法,本算法检测所需心电信号更短,且在准确率上具备显著优势.     

基于无线体域网中多生理信号驾驶疲劳检测

利用生理信号的无线测量设备实现了对驾驶员在驾驶过程中的脑电信号、肌电信号和呼吸信号的采集,并对其进行分析处理,从而实现驾驶员的疲劳检测.首先分别计算三个生理信号的近似熵并将其作为疲劳检测的特征参数,然后使用主成分分析对特征参数进行降维优化处理,同时对原始特征参数和分析后的主成分分别进行统计分析,基于优化处理后的特征参数利用回归方程建立驾驶疲劳估计模型.最后通过交叉验证对本方法进行评价,并使用数据融合方法给出了综合的评价结果.评价结果表明提出的方法对驾驶员疲劳状态的检测正确率达到90%以上.     

疲劳驾驶的脑电特性探索

研究疲劳驾驶时的脑电特性.利用汽车模拟驾驶系统模拟驾驶员疲劳驾驶的情况,用脑电仪记录驾驶员的脑电情况,得到了驾驶员在正常状态和疲劳状态下驾驶时的脑电数据和波形,分别用平均功率谱方法和非线性的关联维数方法对所得数据进行分析.得到了疲劳驾驶时脑电的2个特征量R和D.可以用驾驶员驾驶时的脑电特征量来评价其疲劳程度.     

单次运动想象脑电的特征提取和分类

为了实现脑-计算机接口(BCI)系统,对运动想象脑电信号的特征进行了提取和分类.将大脑C3,C4处采集的二路运动想象脑电信号分成4段,分别建立六阶AR参数模型进行功率谱估计,再对每段数据的功率谱求和构造特征矢量,提供给误差反向传播算法进行左右手运动想象脑电模式分类.结果表明,该方法提取的特征向量较好地反应了运动想象脑电信号的事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)的变化时程.另外,该方法识别率高,复杂性低,适合在线脑-计算机接口的应用.     

一种分析睡眠脑电图的时频特征图

使用Choi-Williams分布对一段睡眠脑电图（EEG）信号进行时频变换，利用局部频谱的特征估计各个时间间隔里的波形，并得到局部频谱的特征曲线，整段EEG信号中所有时间咪上的频谱特征曲线组成一种时频特征图，使用该时频特征图分析睡眠EEG，不仅能够统计该段EEG信号中各种基本波形的出现情况，而且可以观察EEG信号中每个基本波形的变化方式，通过时频特征图对采集的实际睡眠EEG数据进行分阶实验，结果表明，时频特征图可以作为一种分析睡眠EFG有效工具，有良好的应用前景。     

基于独立成分分析的脑电伪迹消除方法

独立成分分析(ICA)是统计信号处理中的一项新技术，用来从混合信号中提取具有统计独立性的成分，基于固定点快速算法，从脑电(EEG)信号中消除眼电(EOG)伪迹信号，并给出了实验结果。实验结果表明该算法具有较好的性能和实用性。     

一种基于S变换及样本熵组合特征的癫痫脑电信号分类方法

癫痫脑电信号的自动检测对癫痫的临床诊断与治疗具有重要意义。为了解决脑电信号采用单一特征识别率不高的问题,提出了一种基于S变换与样本熵组合的癫痫脑电信号自动识别方法。首先对原始信号进行S变换;然后对变换后脑电信号各节律的幅值分别求其波动指数,将其与原始信号计算得到的样本熵组合为特征向量;最后采用支持向量机进行癫痫脑电信号自动识别。实验结果表明:方法的分类准确率明显提高,准确率可达到98.94%。     

基于共空间模式和K近邻分类器的脑-机接口信号分类方法

脑-机接口是指在人脑和计算机之间建立的直接的交流和控制通道,它以脑电信号的形式反映人的意识,并转换成控制信号.针对两类运动想象脑电信号的分类问题,提出共空间模式和小波包分解相结合的脑电信号特征提取方法.利用不同小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,再用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,并采用K近邻分类器对提取到的不同特征进行分类,得到最优小波包函数和小波包子带参数.将结果应用于测试集数据的分类.仿真实验结果表明,选择db4小波包函数和4层小波包分解层,对8个特征点进行分类,可以得到高达96%的正确率.     

基于计算机视觉的驾驶员疲劳状态检测预警技术研究

疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一,为提高驾驶员疲劳驾驶状态的智能化检测水平,提出一种基于计算机视觉的面部多特征疲劳驾驶检测算法。该算法采用多线程优化后的Dlib（图像处理开源库）实现对驾驶员面部的定位与追踪,利用Dlib开源库中的人脸关键点检测器对驾驶员面部关键特征点进行提取,实时计算驾驶员眼部的纵横比（EAR）和嘴部长宽比（MAR）,并以自制视频流数据集作为实验样本计算出相关阈值,有效提高了检测算法的普适性,在此基础上,计算出眨眼频率、闭眼次数、眼睛闭合时间百分比（perclos）以及打哈欠频率这四个反映驾驶员疲劳状态的指标,并利用数学方法进行指标实时融合,根据融合指标的数值对驾驶员疲劳状态进行分级,最终通过实验验证该疲劳检测系统的准确性。结果表明,提出的综合疲劳指标能够准确反映在不同环境和光照下驾驶员的疲劳状态和发展趋势,驾驶员疲劳判定的正确率达到97.5%以上。