公开(公告)号：CN106448059A

公开(公告)日：2017-02-22

申请号：CN201610392374.1

申请日：2016-06-06

Applicant: 清华大学

Inventor： 李升波 ,  成波 ,  贾丽娟 ,  王文军 ,  李仁杰 ,  张超飞 ,  张伟

IPC: G08B21/06

CPC classification number: G08B21/06

Abstract: 本发明提供一种基于腕带仪器的驾驶员疲劳检测方法，包括：获取方向盘转角速度信号；根据方向盘转角速度信号计算疲劳特征指标，其中所述疲劳特征指标包括至少包括：方向盘转角速度均值、方向盘转角速度标准差、方向盘转角速度一阶矩、方向盘转角速度极大值、方向盘转角速度四分位值、大于75％分位值的方向盘转角速度均值；还包括方向盘不动次数、方向盘持续不动时间、方向盘往复修正频数；对提取的疲劳特征指标进行优化，以从疲劳判别指标全集中筛选出最优指标子集；利用所述最优指标子集作为输入，建立用于进行疲劳检测的基于SVM的疲劳检测模型。

公开(公告)号：CN105976567A

公开(公告)日：2016-09-28

申请号：CN201610390463.2

申请日：2016-06-06

Applicant: 清华大学

Inventor： 李升波 ,  成波 ,  李仁杰 ,  王文军 ,  贾丽娟 ,  张超飞 ,  李国法 ,  廖源

IPC: G08B21/06 ,  G07C5/08

CPC classification number: G08B21/06 ,  G07C5/0841

Abstract: 本发明提供一种基于车辆踏板和跟车行为的驾驶员疲劳检测方法，包括：采集车辆行驶过程中的参数；采用固定移动时间窗的方法，对数据进行切割以获得多个疲劳数据样本；从每一疲劳数据样本中提取疲劳特征；其中疲劳特征至少包括：跟车距离参数、与前车之间的相对速度参数、油门踏板参数、制动踏板参数；将疲劳特征作为疲劳判别指标集，基于事先进行的疲劳驾驶实验进行数据的样本切割与分类器训练。

公开(公告)号：CN105976567B

公开(公告)日：2019-01-29

申请号：CN201610390463.2

申请日：2016-06-06

Applicant: 清华大学

Inventor： 李升波 ,  成波 ,  李仁杰 ,  王文军 ,  贾丽娟 ,  张超飞 ,  李国法 ,  廖源

IPC: G08B21/06 ,  G07C5/08

Abstract: 本发明提供一种基于车辆踏板和跟车行为的驾驶员疲劳检测方法，包括：采集车辆行驶过程中的参数；采用固定移动时间窗的方法，对数据进行切割以获得多个疲劳数据样本；从每一疲劳数据样本中提取疲劳特征；其中疲劳特征至少包括：跟车距离参数、与前车之间的相对速度参数、油门踏板参数、制动踏板参数；将疲劳特征作为疲劳判别指标集，基于事先进行的疲劳驾驶实验进行数据的样本切割与分类器训练。