基于脑电信号特征的高铁调度员疲劳状态识别

为增强铁路行车的稳定性与安全性,有效识别调度员的疲劳状态对行车组织的影响,基于脑电(EEG)信号特征,提出一种调度员疲劳状态识别方法,根据作业时间段划分调度员的疲劳状态,设计高铁调度模拟试验获取脑电信号数据,通过小波级数展开和傅里叶变换提取高铁调度被试的3种脑电波频域幅值作为特征值,结合调度员作业特征和脑电信号特征,验证疲劳状态的划分结果,通过Python语言环境搭建ResNet18+SoftMax和MobileNet V2+SoftMax这2种模型,基于深度学习方法,将输入特征转换为三维立体矩形模型,并优化调整权重,获得最优模型,从而判断高铁调度员的疲劳状态。研究结果表明:ResNet18+SoftMax和MobileNet V2+SoftMax神经网络模型对高铁调度试验参与人员的疲劳状态识别准确率分别为92.78%和99.17%;相较于支持向量机(SVM)模型,这2种模型可提升清醒状态和疲劳状态的识别精度,并降低运算时间,其中,MobileNet V2+SoftMax模型的识别准确率和运行速度最优。以MobileNet V2+SoftMax模型原理为内核,可以更快速准确地识别高铁调度员在长时间作业条件下的潜在疲劳风险。     

基于驾驶操作行为的驾驶员疲劳状态识别模型研究

以驾驶疲劳状态监测为研究对象,介绍现有几种疲劳检测方法及其优缺点,提出把驾驶行为操作和驾驶员生理指标相结合建立疲劳识别模型的思想.通过大量模拟器驾驶实验,建立驾驶操作和驾驶员生理指标之间的关系模型,并运用最小二乘法对数学模型进行了参数识别.利用驾驶员生理指标能较好判别驾驶员状态特性的特点,找出驾驶操作行为和驾驶状态之间的关系.研究结果有助于建立驾驶操作行为和驾驶员疲劳状态之间的关系模型.     

驾驶员脑电模糊熵与酒后驾车交通事故倾向相关性研究

少数驾驶员适度饮酒后安全驾驶能力不降反升和不同人对酒精作用存在个体差异的事实表明:利用血液酒精浓度(BAC)判定酒后驾车行为的技术方案存在不足.为探索新型量化参数,结合酒后状态诱发试验和模拟驾驶测试,测取12位驾驶员不同程度饮酒后的脑电(EEG)和规范化交通事故倾向指标.结果发现:随着饮酒量的增加,驾驶员左额叶区EEG的瞬时复杂度和长时周期度都增加.结合模糊熵算法构造并计算EEG特征参数.相关性分析表明:在驾驶员从未饮酒到重度饮酒的过程中,其左额叶区EEG模糊熵和规范化事故倾向指标间的平均相关系数为0.76,二者正相关.因此,根据该模糊熵变化能判断其酒后安全驾驶能力的变化.     

不安全行为决策中情绪作用机制的脑电研究

为预防不良情绪对个体行为决策的影响,避免不安全行为,从神经层面探究情绪对不安全行为决策过程及结果的作用机制。基于事件相关电位(ERPs)技术,采用“1个刺激-2种按键选择(S-K1/K2)”的试验范式,开展脑电(EEG)试验,探究正负性情绪对不安全行为决策的影响机制。结果表明:负性情绪下,个体更倾向于作出不安全行为,也更容易冲动决策。相较于正性情绪,负性情绪下P200平均波幅更小,表明负性情绪抑制个体早期对风险信息的注意力投入,干扰对风险信息的早期感知与侦测;N2平均波幅更大,表明负性情绪干扰风险信息分析过程,导致个体出现更大的认知偏差和认知冲突;晚期正成分(LPP)平均波幅更小,表明负性情绪严重干扰晚期注意力的持续投入,对风险判断过程造成更大影响。情绪通过干扰早期感知与侦测、影响风险信息分析和风险判断过程来间接影响行为决策结果。在此基础上构建基于情绪作用的安全行为决策模型,该模型能够从情绪角度调节人的不安全行为。     

基于脑电信号模糊熵的驾驶疲劳检测分析

为减少因驾驶疲劳导致的交通安全事故,提出基于脑电(EEG)信号模糊熵(FE)的驾驶疲劳检测方法。开展在驾驶仿真模拟试验,采集28名被试模拟正常驾驶和疲劳驾驶的EEG信号;基于2种驾驶状态的EEG信号计算出FE值;运用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、决策树(DT)和K近邻(KNN)等4种分类器检测驾驶疲劳状态;利用多种性能指标及被试工作特征曲线(ROC)对驾驶疲劳检测结果进行分析比较。结果表明:基于疲劳驾驶状态下的EEG信号的FE值明显高于较正常驾驶状态下的值;4种分类器均可有效检测驾驶疲劳,其中K近邻的平均准确率达97.4%;基于EEG信号模糊熵的驾驶疲劳检测方法具有较好的鲁棒性和稳定性。     

高速公路驾驶员主动疲劳的脑电检测分析

为开发高速公路驾驶疲劳预警系统,保障道路交通安全,基于脑电(EEG)数据功率谱分析方法,探索驾驶员主动疲劳与脑电指标(θ+α)/β的关系,首先,开展模拟驾驶试验,采集21名被试驾驶状态的脑电信号,分析α(8～13 Hz),β(13～30 Hz),θ(0.5～4 Hz)这3个频段的脑电波,计算脑电合并指标(θ+α)/β;然后,运用瑞典行业疲劳问卷(SOFI),比较驾驶员执行驾驶任务前后的疲劳状态,分析心理测量和脑电测量结果的回归拟合效度。结果表明:在高速公路复杂驾驶任务中,驾驶员脑电合并指标(θ+α)/β呈现下降趋势,同时,(θ+α)/β与驾驶员主观疲劳程度有显著的正向拟合关系,拟合解释率达50%;脑电指标(θ+α)/β可实时预测驾驶员主动疲劳状态。     

地铁驾驶员驾驶疲劳状态监测

为监测地铁自动驾驶系统驾驶模式下驾驶员驾驶疲劳状态,以S地铁公司的驾驶员为研究对象,开展驾驶员疲劳主、客观监测研究。主观监测应用《自觉症状调查表》调查并统计分析地铁驾驶员的驾驶主观疲劳感受;客观监测应用Eegosports 64通道无线脑电肌电系统测量地铁驾驶员在各班次、各时间段的脑电(EEG)信号,并结合Matlab工具箱中的EEGLAB分析各班次驾驶员EEG中δ波的频谱图。结果表明:驾驶员驾驶疲劳总体的平均得分为1.8分,即驾驶疲劳有些明显,且晚班和夜班驾驶疲劳比白班的大,从主客观2方面说明驾驶员处于疲劳驾驶状态。     

基于脑电信号的动车组司机疲劳状态评估技术研究

通过脑电检测技术读取137名动车组司机值乘前10 min的脑电信号,通过人工智能训练的脑电数据模型评估出乘状态,结合自主设计的调查问卷,采用卡方检验和有序逻辑回归分析的统计方法对结果进行关联性分析.结果 表明,通过脑电检测技术检测得到的司机出乘状态与其自评注意力集中困难存在显著相关性(p＜0.05);驾驶年龄越大,司机...     

交通标志语义认知与情绪加工的脑电研究

为了让驾驶员更正确快速地理解交通标志,避免不当驾驶行为,探究驾驶员对交通标志的语义认知和情绪加工过程。采用刺激1-刺激2(S1-S2)试验范式,基于事件相关电位(ERPs)技术和脑电信号(EEG)时频(TF)分析方法,研究交通标志语义一致性和情绪唤醒的客观评价指标。结果显示,交通标志和文字语义不一致条件下,同一时间窗表现出更大的N400和θ波活动,证实了交通标志和文字之间存在较大的语义距离;交通标志和文字语义一致条件下,诱发更大的晚期正成分(LPP);N400、θ波和LPP可以用于判断交通标志的语义距离和情绪唤醒。 ERPs结合EEG的TF分析结果能从神经科学的视角解释行为数据,可用于测量交通标志理解度。     

基于脑电数据的不同噪声工况下矿工注意力研究

为探究噪声因素对矿工大脑认知的负面影响,通过设计脑电(EEG)试验,结合山东富全矿山实地采集的噪声数据,开展在不同噪声工况(30、50、70、90 dB)下的矿工注意力研究。将采集到的EEG信号利用小波包变换进行特征提取,选取θ/β的值作为注意力特征值,并结合Stroop试验进一步验证分析结果。结果表明:β波在能量占比图中始终占据主导地位,在脑地形图中于工况2时达到峰值;注意力特征值(θ/β)呈现出整体增大趋势,试验进行到40 min时,工况4较工况2的值增长46.19%,表明在噪声为50 dB时矿工的注意力达到最佳,90 dB时注意力的衰减性显著增强;Stroop试验显示工况2用时最短且正确个数最多,在工况4时可靠度仅为78.8%。     

新驾驶员反应特性分析

新驾驶员是交通事故的频发人群,并与其驾驶反应特性有关.笔者对96名(男75名,女21名)新驾驶员(驾龄≤3年)的反应时进行测试,与一定样本量(83名)的对照组相应指标作比较,其结果表明:对于简单反应时间,由于信息复杂度低,受试组和对照组未能表现出显著差异;当加大信息复杂度时(3光复合刺激),两组间反应时差异较为显著(p<0.01),即新驾驶员的反应能力较对照组差;应当有针对性地对新驾驶员进行反应时训练以增加其驾车安全性.     

基于多通道信息融合的疲劳驾驶行为分析研究

为了克服单一通道信息在驾驶疲劳行为判定中的局限性,提出了综合运用多通道信息融合共同判定驾驶疲劳行为的方法.该方法在充分考虑各信息源相关性和互补性的基础上,优化采用驾驶人疲劳特征ECD、车道偏离程度SAAE、方向盘转动程度SWA等疲劳判别指标,运用MVAR进行多维特征向量提取,以有向无环支持向量机为融合算法,建立了基于多分类支持向量机的驾驶疲劳行为判定模型.结果表明,运用DAG-SVM进行多通道信息决策提高了疲劳驾驶行为检测的准确性和可靠性.     

可变情报板对交通安全的影响分析

目前,可变情报板作为最基础、最常用的诱导信息发布平台被大量安装在道路两侧。一方面,它在一定程度上分散了车辆的聚集,减少了车辆的巡游;而另一方面,由于对可变情报板的设置、显示等方面的研究不足,它对交通安全带来了一定的影响,或者诱导效果并不理想。笔者主要围绕北京市西直门桥周边的可变情报板进行调研,从多个方面分析了可变情报板对交通安全的影响,列出了主要的影响因素,如刷新频率、视认性等,并给出了一定的量化指标。     

Evaluating the impact of criminalizing drunk driving on years of life lost due to road traffic deaths in one megacity,China

Objective: Road safety is an important public health issue worldwide. However, few studies have analyzed the association between criminalizing drunk driving and years of life lost (YLL) due to road traffic deaths (RTDs). Our study can provide useful information about this policy.

Methods: We used interrupted time-series analysis to find the changes in monthly YLL and RTD before and after law enforcement began using RTD data from 2008 to 2014 in Tianjin.

Results: After adjustment for seasonality, months, holidays, and the number of people in each district, criminalizing drunk driving was followed by a 11.1% (95% confidence interval [CI], 1.1–21.1%) reduction in risk of RTDs and a corresponding 778.1-year (95% CI, 200–1,355.1) reduction in monthly YLL. The reduction in YLL was especially significant among males, those aged 16–64 years old, and suburban residents.

Conclusions: This study highlights that the law can lead to a reduction in YLL due to RTDs in Tianjin, China. Large immediate public health benefits resulted from the new road traffic law in China. YLL provides a complementary measure for examining the effect of criminalization on drunk driving RTDs.     

交通事故类型和违法类型对应分析

交通违法是导致交通事故的重要因素,从驾驶者发生交通事故类型及其历史交通违法类型的角度研究危险驾驶行为。利用归一化和阈值法,选取合适的交通违法类型;通过χ²检验交通违法和交通事故两者关联性;再采用对应分析的方法,研究不同交通事故类型对应的主次要相关违法类型,并建立影响程度模型;同时,基于两者的交互影响,对部分交通事故类型和违法类型分类、合并。结果表明:交通事故类型和交通违法类型间有显著的相关性和对应关系,基于这种特性可预防交通事故,预判事故类型。     

基于计划行为理论的侵犯驾驶行为研究

从社会心理学的角度,通过问卷调查的方式,对驾驶员侵犯驾驶行为的产生动机进行分析;基于计划行为理论,研究构建了能揭示驾驶态度与行为关系的理论模型,并得出驾驶员对侵犯驾驶行为的态度、主观标准、知觉行为可控性等心理因素,通过行为意向的中介作用,对驾驶员实施侵犯驾驶行为具有预测作用的结论.同时,提出了从态度改变、建立社会支持体系、提高驾驶员的自我能力评估等方面入手对驾驶员侵犯驾驶行为进行矫正的策略.     

弹药公路运输安全影响因素分析及防护

交通安全是弹药运输安全的前提条件.分析交通系统的构成要素,指出驾驶员是影响交通安全的核心因素.根据事故致因理论建立了交通安全事故模型.分析了弹药运输环境条件对弹药运输安全的影响,并提出研究运行速度与运输冲击振动环境变化的关系.最后,提出了弹药公路运输安全的3点防护对策.     

城市道路养护作业对驾驶员安全驾驶的影响

从市政养护的满意度、驾驶员行为调查以及城市交通标志识别等方面展开调查,发现私家车、公交车和出租车对道路养护作业的满意度存在显著差异,3类车型的驾驶员在安全驾驶行为上也存在明显差异.私家车驾驶员的驾驶失误行为明显高于出租车和公交车驾驶员.违规越多的驾驶员,其驾驶攻击性行为越强.同时道路养护中的常见标志对不同类型的驾驶员产生不同的信息量.私家车驾驶员对于交通标志的理解程度明显高于出租车和公交车驾驶员.     

驾驶人视觉注意力需求与驾驶行为特性的关系

采用驾驶模拟系统平台,以不同车道类型及不同交通流状态(自由流/稳定流/不稳定流/强制流)为虚拟试验场,应用心理试验设计方法,测试得到21名被试在不同交通流状态下的视觉注意力需求及驾驶行为。对5种车道类型及4种交通流状态下被试驾驶时的视觉注意力需求特性和驾驶行为特性数据进行分析,得到不同车道不同交通流状态下的视觉注意力需求变化情况。利用多元回归方法分析了不同交通流状态下驾驶人视觉注意力需求与驾驶行为之间的关系,并构建了基于驾驶行为特性的驾驶人视觉注意力需求预测模型。结果表明,驾驶人视觉注意力需求与制动次数、油门踏板位移和车辆轨迹偏差之间存在相关关系。