基于自适应学习的疲劳驾驶监测与预警系统

本发明公开了基于自适应学习的疲劳驾驶监测与预警系统，包括：数据处理模块，用于采集并预处理驾驶数据；面部特征模块，用于构建面部关键点动态轨迹图；生理特征模块，用于提取心率多阶模态分量与皮肤电能量扰动因子；行为特征模块，用于提取周期扰动度、车道偏移曲率波动范围和操控节律性指标；特征融合模块，用于整合多源信息并进行时域建模；识别更新模块，用于构建构建个体化识别模型并动态更新模型参数；疲劳评估模块，用于评估疲劳状态并生成对应等级输出信号；预警干预模块，用于根据输出信号触发语音提示、座椅震动或视觉提醒。本发明实现对驾驶疲劳状态的实时识别与智能干预，提升驾驶安全与响应效率。