计算机科学 ›› 2015, Vol. 42 ›› Issue (Z6): 67-69.

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基于BP神经网络的驾驶员疲劳监测研究

陈志勇,杨 佩,彭 力,莫子兴,蔡 岗   

  1. 江南大学物联网工程学院 无锡214122,江南大学物联网工程学院 无锡214122,江南大学物联网工程学院 无锡214122,公安部交通管理科学研究所 无锡214122,公安部交通管理科学研究所 无锡214122
  • 出版日期:2018-11-14 发布日期:2018-11-14
  • 基金资助:
    本文受公安部重点研究计划(201202ZDY012)资助

Fatigue Driving Monitoring Based on BP Neural Network

CHEN Zhi-yong, YANG Pei, PENG Li, MO Zi-xing and CAI Gang   

  • Online:2018-11-14 Published:2018-11-14

摘要: 在道路交通安全中,疲劳驾驶是引发重特大交通事故的主要原因之一。针对客运司机驾驶疲劳的车辆行驶特性,首先采用数据统计的方法分析驾驶员不同状态下(疲劳、非疲劳)对车辆数据(速度、加速度、方向盘转角等)的影响程度,以此选择评断驾驶员疲劳状态的指标变量。然后将采集到的数据进行预处理,并将处理后的指标变量投入BP神经网络进行训练,建立疲劳检测模型,从而实现对驾驶车辆的行驶状态的监控,保障驾驶员的行车安全。 实验表明,所提出的检测模型准确率达91.67%,能较好地分析驾驶员的疲劳状况。

Abstract: In road safety,fatigue driving is one of the main causes of serious traffic accident.Based on fatigue driving characteris-tics,we first used the statistical data to analysis the relationship between different conditions(fatigue,alert ) and vehicle data(velocity,acceleration,steering wheel angle etc.) to choose the index variable of driver fatigue.Then we pretreated the collect data and put variables into BP neural network,and established and fatigue detection model to rea-lize the monitoring of drivers’ safety.Experiments show that the accuracy rate of model is 91.67%.

Key words: Fatigue driving,Fatigue index,BP neural network,Fatigue detection

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