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疲劳驾驶已成为引起交通事故的主要原因之一。目前众多驾驶疲劳检测方法都是通过单一的基于图像处理技术实现对驾驶疲劳的识别检测,而这种方法易受驾驶环境的影响,限制了其检测的准确性和可靠性。针对这一局限性,引入多源信息融合技术,选择基于图像的PERCLOS值以及基于非图像的方向变化与驾驶员反应不一致情况、方向盘动作状态和连续驾驶时间作为融合参数,并采用TS模糊神经网络(TSFNN)进行综合判断的方法,提高了驾驶疲劳检测的准确性和可靠性。经过实验表明该方法有一定的有效性。