摘要
本发明属于交通安全技术领域,具体涉及一种考虑驾驶能力损失的驾驶员疲劳程度识别方法。本发明从驾驶能力损失角度系统全面地看待疲劳驾驶,基于多特征融合进行疲劳驾驶识别和检测,避免过度依赖单一或少数特征判别疲劳状态,提高了模型识别性能及鲁棒性。以往技术多将不同的疲劳程度作为相互独立的类别,而本发明将驾驶疲劳作为一个时序相关的连续演化过程,考虑到了不同疲劳程度间的相关性。本发明考虑到了疲劳驾驶过程中不同驾驶人的个体差异性,针对各类特征实施了特殊处理,以缩小乃至消除个体差异造成的模型分类误差。
技术关键词
驾驶员疲劳程度
识别方法
指标
驾驶模拟平台
交叉验证方法
学习分类器
非参数检验方法
疲劳驾驶识别
驾驶模拟实验
网格搜索算法
交通安全技术
特征选择
车辆运行数据
梯度提升树
超参数
交通仿真
支持向量机
场景
路段
系统为您推荐了相关专利信息
欺诈电话识别方法
电话录音数据
高维特征向量
文本
计算机程序产品
快速筛查方法
光电容积脉搏波描记
一维卷积神经网络
非接触式
生理
审核规则
置信度阈值
数据
合规性
OCR识别方法
算法模型
数据计算方法
离群点
数据评估方法
深度神经网络
臭氧浓度预测方法
多站点
监测站
空间特征提取
颗粒物浓度预测技术