《表2 驾驶员生理参数及模型评估结果》

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《基于机器学习的疲劳检测及预警系统设计》

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对驾驶员采用主观评价法和客观测量法进行测试，得到表2所列驾驶员生理参数及模型评估结果。一方面，驾驶员会主观评估自己的状态；另一方面，各模块实时检测其心率、脑电疲劳值及人眼PERCLOS指数，并依靠模型进行综合评估。脑电疲劳值r对其进行了数据归一化处理，范围为0～100，值越低，驾驶员的专注度越差；心率h的范围为50～120，人在疲劳时，心率加快；当PERCLOS指数f在0.4左右时，驾驶员处于疲劳状态，值越大表明闭眼时间占总时间的比例越高。综合评估的范围为0～1，越靠近1，驾驶员越清醒。