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小波能量熵在疲劳驾驶检测中的应用

岳李圣飒,  吴志周,  孙阳

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2014 >  32(5): 108-113
岳李圣飒, 吴志周, 孙阳. 小波能量熵在疲劳驾驶检测中的应用[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(5): 108-113. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.019
引用本文: 岳李圣飒, 吴志周, 孙阳. 小波能量熵在疲劳驾驶检测中的应用[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(5): 108-113. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.019
shu
YUE Lishengsa, WU Zhizhou, SUN Yang. A Detection Method of Driver's Drowsiness Based on Wavelet Entropy of Steering Data[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(5): 108-113. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.019
Citation: YUE Lishengsa, WU Zhizhou, SUN Yang. A Detection Method of Driver's Drowsiness Based on Wavelet Entropy of Steering Data[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(5): 108-113. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.019
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小波能量熵在疲劳驾驶检测中的应用

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.019

  • 同济大学交通运输工程学院 上海200092

  • 同济大学交通运输工程学院 上海200092

  • 同济大学交通运输工程学院 上海200092

详细信息

  • 中图分类号: U27

A Detection Method of Driver's Drowsiness Based on Wavelet Entropy of Steering Data

    摘要
  • 摘要: 用转向盘转向小波能量熵的分布来衡量转向操作的不平稳性,不涉及转向具体角度,受道路线形影响小,因此理论上采用转向熵的驾驶疲劳检测方法比采用具体转向值具有更高的精度.在此之前需确定转向熵与驾驶疲劳之间的关系.模拟驾驶实验表明,转向小波能量熵与疲劳程度之间存在正相关关系.首先去除转向盘转向信号中道路线形影响,然后利用Daubechies小波对其进行分解,以200 s为信号采样长度计算转向信号沿第5尺度的小波能量熵分布,并利用平滑修正窗修正偶然因素对能量熵分布的影响,发现随着疲劳的加深,转向能量熵呈上升趋势.对实验样本分析表明,驾驶员在疲劳发展过程中能量熵变化范围为0.05~0.24:最大值在0.16~0.24之间,最小值在0.05~0.11之间.驾驶人进入深度疲劳时转向小波能量熵比刚刚出现疲劳迹象时要增长50%~60%.

     

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  • 刊出日期:  2014-10-28

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