Driver sömnighet detektering i reala körsituationer, en förstudie

Diarienummer 2014-06235
Koordinator CHALMERS TEKNISKA HÖGSKOLA AKTIEBOLAG - SAFER & Signaler & System
Bidrag från Vinnova 707 000 kronor
Projektets löptid mars 2015 - december 2015
Status Avslutat
Utlysning Trafiksäkerhet och automatiserade fordon - FFI
Ansökningsomgång FFI -Trafiksäkerhet och automatiserade fordon 2014-12-12

Syfte och mål

Avsikten var att utgående från befintliga fysiologiska signaler utveckla en algoritm som kunde skilja en sömnig förare från en vaken. Detta syfte och mål har uppnåtts.

Resultat och förväntade effekter

Resultatet uppnås med detta projekt tillsammans med diskreta exakt HR upptäckt är de två nödvändiga bitar av en förare sömnighet detektionssystem baserat på fysiologiska mätningar.

Upplägg och genomförande

EKG-signalen delades upp i epoker om 5 minuter, motsvarande skattningarna av KSS i tid. Detektion av R-våg gjordes med Pan-Tompkins algoritm. Outlier detektion baserades på en IBI som avviker med mer än 30% från medelvärdet av de fyra föregående intervallen; spektral transformation baserades på fouriertransformation. De vanligast använda HRV indexen inkluderades som prediktorer till klassificeraren. Denna baserades på en SVM med radial kärna. Tio-gångers kors-validering valdes som testmetod.

Texten på denna sida har projektgruppen själv formulerat och innehållet är ej granskat av våra redaktörer.