Research on driving fatigue detection model in plateau based on steering wheel indicators
Notice bibliographique
Résumé
The low-pressure and low-oxygen environment in plateau regions significantly increases drivers’ psycho-physiological stress, affecting their driving behavior and road safety. This study constructed a simulation model using the UC/win-road simulator to replicate a plateau highway scenario. A fatigue detection model was also developed based on characteristic parameters from the steering wheel indicator. Twenty-six drivers (18 males, 8 females) from Lhasa, located at an altitude of 3650 m, participated in a simulation experiment. Heart rate variability (HRV) was chosen as the characteristic parameter from electrocardiogram signals to assess driving fatigue. Previous studies helped determine a threshold range, defining three fatigue states in the simulation: alertness, mild fatigue, and severe fatigue. Ten steering wheel angle indicators were extracted for time and frequency domain feature analysis. One-way ANOVA and collinearity tests identified feature indicators showing significant differences between fatigue states, which were then used as characteristic parameters for fatigue detection. An ordered logistic model was used to build the driving fatigue detection model. The driver’s fatigue state, determined by HRV, was the dependent variable, while steering wheel indicator parameters served as independent variables. The research results provide technical support and serve as a reference method for real-time detection of driving fatigue in plateau regions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».