基于bp神经网络的驾驶员疲劳监测研究

在道路交通安全中,疲劳驾驶是引发重特大交通事故的主要原因之一。针对客运司机驾驶疲劳的车辆行驶特性,首先采用数据统计的方法分析驾驶员不同状态下(疲劳、非疲劳)对车辆数据(速度、加速度、方向盘转角等)的影响程度,以此选择评断驾驶员疲劳状态的指标变量。然后将采集到的数据进行预处理,并将处理后的指标变量投入bp神经网络进行训练,建立疲劳检测模型,从而实现对驾驶车辆的行驶状态的监控,保障驾驶员的行车安全。实验表明,所提出的检测模型准确率达91.67%,能较好地分析驾驶员的疲劳状况。