熊桑桑 王庆兴

摘要：通过大数据的查询资料，我们发现国内外交通事故很大原因是疲劳驾驶。因此需要对疲劳驾驶进行检测，目前一般采用对驾驶员的行为分析或者对驾驶员脸部与眼睛特征进行图像分析，两种方式都不能准确地监测驾驶员的劳累状态。因此本文提出基于脑电波控制疲劳驾驶检测，该方法通过疲劳检测和疲劳消除两个方面对驾驶员在行车过程中出现的疲劳状态进行监控和干预。我们按照文中所阐述的方法进行了实际调试，可以有效地检测出驾驶员所处的疲劳状态。

关键词：脑电波;疲劳驾驶;疲劳检测;预警器

Abstract：Through the query of big data， we found that the major cause of traffic accidents at home and abroad is fatigue driving. Therefore， it is necessary to detect fatigue driving. At present， driver behavior analysis or image analysis of driver's face and eye features are generally used， but both methods can not detect driver's fatigue in time. Therefore， this paper proposes a fatigue driving detection method based on EEG control， which monitors and intervenes the driver's fatigue state in the process of driving through fatigue detection and fatigue elimination.According to the method described in this paper， we have carried out the actual debugging， which can effectively detect the fatigue state of the driver.

Keywords： EEG; fatigue driving; fatigue detection; early warning device

1 引言

通過大数据的查询，疲劳驾驶对于交通事故占比非常大，比例达到40%以上。目前，对疲劳状态多采用脑电信号和心电信号来进行评估，而对于心电信号而言，它存在着敏感性不足的问题，因此不适合进行疲劳状态的检测。因为可以通过脑电信号来判断大脑的状态。所以我们常采用脑电信号来评价[1]。对于驾驶员进行脑电波数据采集时，可能会受到驾驶员微小的动作而引起脑电信号的变化。但是因人而异。同时对驾驶员的脸部和眼睛特征进行数据采集也是疲劳评估的一个发展方向，本篇文章主要采用脑电波来进行疲劳状态分析。

这个脑电波预警系统可以判断驾驶员的疲劳状态[2]。当驾驶员出现疲劳的迹象时，预警系统会有一个提醒。这个系统由检测和预警两部分组成，然后系统通过监测脑电波的幅度来判断驾驶员是否处于疲劳驾驶。……