基于GM-HMM的驾驶人疲劳状态检测

来源：大连理工大学学报杂志2021年第4期北京时间：

作者：张明恒,刘朝阳,郭政先,万星

摘要：驾驶人状态检测是舱内感知技术(ICS)的重点研究方向之一，其中驾驶疲劳作为交通事故致因的重要组成部分，越来越受到人们的重点关注．驾驶人疲劳检测的本质是通过相关特征对当前驾驶人状态的间接评估过程，其中疲劳状态的标定对构建特征-疲劳状态的映射关系具有重要影响，也是目前相关车载系统研发所面临的共性关键问题．由此，基于脑电(EEG)信号数据和驾驶疲劳的动态生成特性提出了一种高斯混合隐马尔可夫模型(GM-HMM)进行疲劳状态评估，以对相关车载系统研发提供必要的疲劳状态比对参考．实验和对比测试结果表明，所提模型在准确率、灵敏度和特异性方面具有较大优势．

关键词：舱内感知技术(ICS)驾驶疲劳GM-HMM脑电信号

基金资助：国家自然科学基金资助项目(51675077)；中国博士后科学基金资助项目(2015M5813292017T100178).