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时间 1989 - 2010 学科选择学科
题名/关键词 模糊
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    题名 作者 年代 出处 被引量
1基于眼部特征的疲劳驾驶辨识方法研究显示文摘为了提升疲劳驾驶的检测效果,以PERCOLS眼睛焦点的位置等眼部特征为参数,提出了支持向量机(SVM)疲劳驾驶检测模型。通过动感型模拟驾驶仪和ASL眼动仪等设备进行了眼部特征参数的数据采集,并以2 s的最优时窗长度对数据进行提取和筛选。完成了疲劳驾驶检测模型的训练和验证。结果表明:该模型的综合疲劳识别准确率高达83.92%,能有效地应用于疲劳驾驶检测中。刘志强 宋雪松 汪彭 周桂良 2016重庆理工大学学报(自然科学)2016，30，10：4
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