【摘 要】
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为了提升疲劳驾驶监测的实用性,采用日益普及的智能手表采集驾驶员转向行为数据信息,从中提取了多个有效疲劳特征指标,建立了基于随机森林的疲劳驾驶监测模型。通过在模拟驾
【机 构】
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重庆城市综合交通枢纽开发投资有限公司,重庆大学自动化学院,重庆市公共交通控股（集团）有限公司
【基金项目】
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重庆市科技计划项目基础科学与前沿技术研究专项(cstc2017jcyjBX0001)
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为了提升疲劳驾驶监测的实用性,采用日益普及的智能手表采集驾驶员转向行为数据信息,从中提取了多个有效疲劳特征指标,建立了基于随机森林的疲劳驾驶监测模型。通过在模拟驾驶平台上进行驾驶实验,使用智能手表采集驾驶员的转向行为数据,并以10 s的时间窗对数据进行特征提取,完成疲劳驾驶监测模型的训练与验证。测试结果表明:所提出监测方法的综合疲劳检测准确率达到85.27%,能够有效监测疲劳驾驶行为。
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