基于多体传感器的昏昏欲睡检测使用卷积编程传输VGG-16神经网络与自动驾驶模式转换
Meenakshi Malik1, Preeti Sharma2, Gurpreet Kaur Punj3
1Department of CSE, BML Munjal University, Gurugram, India.
Scientific reports
|March 15, 2025
概括
司机昏昏欲睡导致事故. 本研究引入了一种机器学习方法,使用EEG信号和VGG-16神经网络来检测昏昏欲睡,从而实现自动驾驶模式的更改,以提高道路安全.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 计算机科学 计算机科学
- 汽车工程 汽车工程
背景情况:
- 司机的嗜睡是交通事故的主要原因之一.
- 先进的驾驶辅助系统 (ADAS) 越来越多地利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML).
- 物联网 (IoT) 技术对于实时驾驶员监控至关重要.
研究的目的:
- 为驾驶员开发一个自动化昏昏欲睡检测系统.
- 为了实现基于疲劳检测的自动过渡到驾驶模式.
- 提高道路安全,减少与疲劳有关的事故.
主要方法:
- 使用多体传感器捕获脑电图 (EEG) 信号进行大脑活动分析.
- 应用波纹时间频率转换来分析EEG信号和分类大脑活动模式.
- 使用VGG-16神经网络对分析的大脑活动模式进行分类.
主要成果:
- 在各种EEG信号数据集上进行的实验分析.
- 评估了预测准确度,灵敏度,特异性,根平均平方误差 (RMSE) 和接收器运行特征 (ROC) 曲线.
- 证明了机器学习对基于嗜睡检测的自动驾驶模式更改的可行性.
结论:
- 拟议的方法有效地使用EEG信号检测驾驶员的昏昏欲睡.
- 自动驾驶模式的过渡可以减轻与昏昏欲睡的驾驶相关的风险.
- 这项技术有可能显著提高整体道路安全.
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