【摘 要】
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随着经济的快速发展,汽车已经成为日常生活中常见的交通工具。但交通安全问题也随之日益严峻。在各类交通事故中,疲劳驾驶所引发的交通事故数量增长迅速。因此,为了交通安全,
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随着经济的快速发展,汽车已经成为日常生活中常见的交通工具。但交通安全问题也随之日益严峻。在各类交通事故中,疲劳驾驶所引发的交通事故数量增长迅速。因此,为了交通安全,研究一套疲劳驾驶预警系统是必要的。在本文中,我们基于多信息融合算法和模式识别理论建立了一套疲劳驾驶预警系统,该系统通过分析驾驶员的驾驶行为特征参数值辨别其疲劳情况。特征参数值从传感器采得的方向盘角度数据,驾驶员握力数据和心跳频率数据通过计算得到。该预警系统的数据分析模块基于模糊C均值聚类理论搭建,最后,本文运用模式识别算法(KNN分类器)建立了特征参数值与驾驶员疲劳程度之间的关系。经实验验证,本驾驶疲劳预警系统具有良好的精确性和鲁棒性。
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