Driver sömnighet detektering i reala körsituationer, en förstudie
| Diarienummer | |
| 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 |
| Slutrapport | 2014-06235eng.pdf(pdf, 332 kB) (In English) |
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.