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公开(公告)号：CN107730835B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201711124041.1
申请日：2017-11-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于应激反应能力的汽车驾驶员疲劳识别方法，属于汽车安全技术领域，该方法如下：采集驾驶员在整个模拟驾驶过程中的反应时间和执行时间的数据；获取不同状态下的概率密度函数，清醒状态下驾驶员的反应时间和执行时间均服从正态分布，疲劳状态下驾驶员的反应时间和执行时间均服从对数正态分布；对两种不同分布的样本进行数据变换使得衡量标准一致；建立变换后的反应时间和执行时间的二元联合分布，得出反应时间与执行时间以及两种疲劳状态的先验概率，再得出已知疲劳状态下反应时间和执行时间的后验概率；利用朴素贝叶斯算法和逻辑斯特算法对驾驶员疲劳进行识别。本发明能够排除因个体差异以及驾驶员分神对疲劳判断准确性的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106971247B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201710279617.5
申请日：2017-04-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种冬季冰雪环境下的公交线路运行时刻表优化，该方法如下：根据历史非恶劣天气预报信息及公交车载GPS历史数据，获取选定日期内给定运营时段内，任一条线路所有从始发站发出的公交车从驶离始发站至到达终点站行程时间及该条线路所有从始发站发出的公交车在任意相邻两个站点之间的行程时间；根据获得的上述历史信息和第二天的天气预报信息对第二天给定运营时段的公交线路时刻表进行优化。本发明可以针对我国北方地域特点，根据天气预报信息重新生成冬季冰雪环境下的最佳公交线路运行时刻表，有助于提高公交车在各个站点的准点程度，及公交运输网络抵抗冬季冰雪天气的能力。
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公开(公告)号：CN107149480A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710237862.X
申请日：2017-04-13
Applicant: 吉林大学
IPC: A61B5/18 , A61B5/0456
Abstract: 本发明涉及一种基于驾驶人心电RR间期的驾驶疲劳判别方法，该方法包括：驾驶人心电信号的采集及心电RR间期的提取；根据基于心电RR间期序列的平稳性模型计算对应序列结构残差；根据一阶自相关模型计算自回归残差序列对应于各个时刻的自回归残差；根据条件方差的GARCH(1,1)模型计算条件方差序列中对应于各个时刻的条件方差；根据对应于当前时刻的条件方差判别驾驶人的疲劳等级是否变化。本发明解决了现有技术中驾驶疲劳判别主观性过强，以及因个体差异导致的判别标准不同的问题，具有较强的客观性强及普遍适用性。
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公开(公告)号：CN106971247A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710279617.5
申请日：2017-04-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种冬季冰雪环境下的公交线路运行时刻表优化，该方法如下：根据历史非恶劣天气预报信息及公交车载GPS历史数据，获取选定日期内给定运营时段内，任一条线路所有从始发站发出的公交车从驶离始发站至到达终点站行程时间及该条线路所有从始发站发出的公交车在任意相邻两个站点之间的行程时间；根据获得的上述历史信息和第二天的天气预报信息对第二天给定运营时段的公交线路时刻表进行优化。本发明可以针对我国北方地域特点，根据天气预报信息重新生成冬季冰雪环境下的最佳公交线路运行时刻表，有助于提高公交车在各个站点的准点程度，及公交运输网络抵抗冬季冰雪天气的能力。
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公开(公告)号：CN107149480B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710237862.X
申请日：2017-04-13
Applicant: 吉林大学
IPC: A61B5/18 , A61B5/0456
Abstract: 本发明涉及一种基于驾驶人心电RR间期的驾驶疲劳判别方法，该方法包括：驾驶人心电信号的采集及心电RR间期的提取；根据基于心电RR间期序列的平稳性模型计算对应序列结构残差；根据一阶自相关模型计算自回归残差序列对应于各个时刻的自回归残差；根据条件方差的GARCH(1,1)模型计算条件方差序列中对应于各个时刻的条件方差；根据对应于当前时刻的条件方差判别驾驶人的疲劳等级是否变化。本发明解决了现有技术中驾驶疲劳判别主观性过强，以及因个体差异导致的判别标准不同的问题，具有较强的客观性强及普遍适用性。
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公开(公告)号：CN107730835A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201711124041.1
申请日：2017-11-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于应激反应能力的汽车驾驶员疲劳识别方法，属于汽车安全技术领域，该方法如下：采集驾驶员在整个模拟驾驶过程中的反应时间和执行时间的数据；获取不同状态下的概率密度函数，清醒状态下驾驶员的反应时间和执行时间均服从正态分布，疲劳状态下驾驶员的反应时间和执行时间均服从对数正态分布；对两种不同分布的样本进行数据变换使得衡量标准一致；建立变换后的反应时间和执行时间的二元联合分布，得出反应时间与执行时间以及两种疲劳状态的先验概率，再得出已知疲劳状态下反应时间和执行时间的后验概率；利用朴素贝叶斯算法和逻辑斯特算法对驾驶员疲劳进行识别。本发明能够排除因个体差异以及驾驶员分神对疲劳判断准确性的影响。
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