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Real Time Driver’s Drowsiness Detection by Processing the EEG Signals Stimulated with External Flickering Light

机译:通过处理外部闪烁光刺激的EEG信号来实时检测驾驶员的睡意

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摘要

The objective of this study is development of driver’s sleepiness using Visually Evoked Potentials (VEP). VEP computed from EEG signals from the visual cortex. We use the Steady State VEPs (SSVEPs) that are one of the most important EEG signals used in human computer interface systems. SSVEP is a response to visual stimuli presented. We present a classification method to discriminate between closed eyes and opened eyes. Fourier transforms and power spectrum density features extracted from signals and Multilayer perceptron and radial basis function neural networks used for classification. The experimental results show an accuracy of 97% for test data.
机译:这项研究的目的是利用视觉诱发电位(VEP)来提高驾驶员的嗜睡程度。 VEP是根据视觉皮层的EEG信号计算得出的。我们使用稳态VEP(SSVEP),它是人机界面系统中使用的最重要的EEG信号之一。 SSVEP是对视觉刺激的反应。我们提出了一种区分眼睛和睁开眼睛的分类方法。从信号以及用于分类的多层感知器和径向基函数神经网络提取傅里叶变换和功率谱密度特征。实验结果表明,测试数据的准确性为97%。

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