《無線體域網下疲勞駕駛狀態腦肌眼電信號特性研究》是依託東北大學，由王宏擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：無線體域網下疲勞駕駛狀態腦肌眼電信號特性研究
- 項目類別：面上項目
- 依託單位：東北大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
基於無線體域網（WBAN）研究駕駛員在疲勞駕駛狀態的腦電、肌電和眼電信號的時空分布規律，協同分析這三種信號的特性，探討疲勞駕駛狀態的電生理判據，目的在於研究有效的監測和防止駕駛員疲勞駕駛的方法，減少交通事故的發生。疲勞駕駛是腦力疲勞和體力疲勞等同時參與的綜合性疲勞。腦電是描述腦力疲勞的一種有效方法，肌電是描述肌肉疲勞的電生理方法，眼電可描述眼球運動的情況。2009年國外有學者報導：與僅用腦電檢測分析相比較，將腦電、肌電和眼電協同分析提高了對疲勞駕駛狀態檢測的準確率。根據汽車的駕駛環境，本項目提出了利用無線體域網和柔性電極技術，研究疲勞駕駛狀態下人體生理電信號的特徵。項目中將藉助國際、國內合作，根據無線體域網內信息傳輸的特性，以腦電信號分析為主、肌電和眼電信號分析為輔進行深入地研究。以及採用多感測器的信息融合、盲信號分離、時-頻分析、非線性動力學等方法進行分析。
結題摘要
按照項目申請書的研究計畫進行了相關的研究工作。主要包括:（1）建立了一種車載無線體域網系統(WBAN)，研究了如何在該體域網系統中檢測駕駛員的生理電信號；（2）研究了對疲勞駕駛狀態駕駛員腦電（EEG）、肌電（EMG）和眼電（EOG）信號進行分析的方法,研究了對多感測器信息融合的模式識別和特徵提取方法；（3）將實驗室的研究成果套用在長途汽車和計程車的實際駕駛中,以及套用在實際交通事故案例分析中。 根據汽車的駕駛環境，建立了一種車載無線體域網系統。基於該無線體域網，研究了駕駛員在疲勞駕駛狀態的腦電、肌電和眼電信號的特徵，研究了多感測器信息融合的模式識別和特徵提取方法。鑒於長途客車和計程車駕駛員的駕駛狀態關係到旅客和駕駛員的生命安全，本項目中，將實驗室模擬駕駛的研究成果套用在長途汽車和計程車實際駕駛中，提出了一種非接觸式檢測駕駛員生理電信號的方式，實現了對駕駛員疲勞狀況檢測的可視化和特徵提取。研究發現小波熵是衡量駕駛疲勞的一個有效物理量，即隨著駕駛時間的增加，腦電、眼電和肌電信號的小波熵值都具有統計意義的下降（p<0.05）。項目中，根據對駕駛員疲勞駕駛行為的研究結果，綜合分析了疲勞駕駛所造成的交通事故案例，將實驗室的研究成果套用在實際案例分析中。 本項目發表和待發表學術論文26篇，其中SCI期刊論文3篇（最高影響因子5.054(2012)），EI檢索論文13篇；申報發明專利2項，獲批軟體著作權1項；培養博士研究生4名。本項目圓滿地完成了項目申請書提出的預期研究成果。
