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基于D-S证据理论与粗糙集的汽车驾驶员疲劳监测方法研究

行业分类:智能装备地区:0联系人:邓三鹏

融资: 面议    

在我国,机动车保有量以及驾驶员数量迅猛增长,2012年底我国汽车保有量己达1.2亿辆,拥有汽车驾驶员2亿人。我国每年因疲劳驾驶而造成的交通事故约占总数的20%,占特大交通事故总数...

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在我国,机动车保有量以及驾驶员数量迅猛增长,2012年底我国汽车保有量己达1.2亿辆,拥有汽车驾驶员2亿人。我国每年因疲劳驾驶而造成的交通事故约占总数的20%,占特大交通事故总数的40%-80%以及交通死亡率的83%。 因此,通过本项目研究以及后续的成果转化,将在小型机动车以及大型运输客车安装基于人体生理信号的疲劳检测装置,通过基于粗糙集与D-S证据理论的决策方法判别驾驶员疲劳程度,并可根据不同人不同时间以及不同状态进行疲劳识别,并且进行分级预警。该方法课有效保证驾驶员长时间行驶安全,减少此类交通事故的产生,同时该成果也可用于老年或长期患病的人群进行身体状态的监测,为运输行业或医疗卫生行业产业链进行有效补充。