Extraction Method of Driver’s Mental Component Based on Empirical Mode Decomposition and Approximate Entropy Statistic Characteristic in Vehicle Running State
Notice bibliographique
Résumé
In the driver fatigue monitoring technology, the essence is to capture and analyze the driver behavior information, such as eyes, face, heart, and EEG activity during driving. However, ECG and EEG monitoring are limited by the installation electrodes and are not commercially available. The most common fatigue detection method is the analysis of driver behavior, that is, to determine whether the driver is tired by recording and analyzing the behavior characteristics of steering wheel and brake. The driver usually adjusts his or her actions based on the observed road conditions. Obviously the road path information is directly contained in the vehicle driving state; if you want to judge the driver’s driving behavior by vehicle driving status information, the first task is to remove the road information from the vehicle driving state data. Therefore, this paper proposes an effective intrinsic mode function selection method for the approximate entropy of empirical mode decomposition considering the characteristics of the frequency distribution of road and vehicle information and the unsteady and nonlinear characteristics of the driver closed-loop driving system in vehicle driving state data. The objective is to extract the effective component of the driving behavior information and to weaken the road information component. Finally the effectiveness of the proposed method is verified by simulating driving experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».