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基于数据融合的疲劳驾驶检测算法被引量：4: 2016年; 为减少交通事故,采用基于数据融合的疲劳检测技术以提高疲劳检测精度.通过驾驶行为与车辆跟踪技术研究现状分析,选择眼睑遮住瞳孔的面积超过80%的P80和眨眼次数指标作为眼部特征参数、车辆越线指标作为驾驶行为特征参数.将两个特征参数分为3类,分别为:清醒状态、轻微疲劳状态、疲劳状态;最后通过支持向量机算法建立基于数据融合的疲劳检测模型.实验结果分别为灵敏度为86.45%,检测准确率为85.79%,特异度为84.63%,较单一数据源的疲劳检测方式精准,建立的融合模型提高了疲劳检测的准确性.; 李娟王富王维锋汪恩军杨阳; 关键词：驾驶行为车道偏离 P80 支持向量机数据融合

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李娟