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方案概述

隨著汽車保有量增加,交通事故發(fā)生率不斷上升,如何降低交通事故發(fā)生率成為該領(lǐng)域的熱點問題。已有研究表明駕駛員情緒、狀態(tài)、疲勞程度等因素都是影響駕駛安全的主要原因。情緒會對駕駛員的駕駛操作產(chǎn)生直接的影響；駕駛員的狀態(tài)是決定現(xiàn)階段的疲勞檢測方法主要是駕駛?cè)说纳頎顟B(tài)檢測與駕駛?cè)说男袨闄z測,而其中作為最為可信和準(zhǔn)確的疲勞判斷依據(jù)的腦電信號正是一種生理狀態(tài)的直接外在表現(xiàn)。因此，運用腦電技術(shù)對駕駛員的駕駛狀態(tài)進行有效的評估和監(jiān)測已成為駕駛安全領(lǐng)域的一個熱門課題。


經(jīng)典案例

時間

地點

單位

使用儀器

研究成果

2018

USA

University of California,

Los Angeles

NE

Enobio

Enhancement   of multitasking performance and neural oscillations by transcranial   alternating current stimulation

2017

成都

西南交通大學(xué)

NE

Enobio

通過對前后時段的主觀疲勞與行為數(shù)據(jù)進行對比分析,兩時段數(shù)據(jù)存在著顯著差異性,說明駕駛警覺度等級劃分具有合理性;采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其模型識別正確率為81.29%～84.95%,且平均正確率為83.12%,該方法可用于駕駛警覺度的識別。