模糊神经网络在驾驶员疲劳检测中的应用

摘要

针对驾驶员疲劳检测算法中数据量大、高速传输、复杂运算的实际需要,以DSP器件TMS320DM642为核心处理器,开发了嵌入式的驾驶员疲劳驾驶状况实时监测系统;为解决因疲劳/瞌睡驾驶而造成的交通事故,针对国内各种疲劳检测方法大都采用单一的疲劳特征进行疲劳识别的现状,运用模糊神经网络方法,将多个疲劳特征参数:眼睛闭合时间占某特定时间的百分率(PERCLOS)、眼皮的平均闭合速度(AECS)、点头频率(NodFreq)、哈欠频率(YawnFreq)结合起来对驾驶员疲劳状况进行识别,准确率达88.7%.试验结果表明,算法对疲劳检测问题有较好的效果,系统的开发对降低因驾驶疲劳引发交通事故发生率的研究具有重要意义.