Resumen

La fatiga al volante es un fenómeno fisiológico que se produce a menudo durante la conducción. Cuando el conductor entra en un estado de fatiga, se distrae y no responde, lo que puede provocar fácilmente accidentes de tráfico. El método de detección de la fatiga al volante basado en una única fuente de información tiene poca estabilidad en un entorno de conducción específico y presenta grandes limitaciones. Este trabajo ayuda a poder juzgar el estado de fatiga del conductor de forma más exhaustiva y a lograr una mayor tasa de precisión en la detección de la fatiga al volante. Este trabajo introduce principalmente la investigación de diferentes métodos de fusión de señales para detectar la fatiga al volante. Este trabajo tomará la señal de respiración del conductor normal, las señales oculares y la señal del volante como objetos de investigación y recopilará y aislará las características de la señal de detección de fatiga. A continuación, se investigan diferentes métodos de fusión de señales para detectar la profundidad de la respiración. Para evaluar los resultados de los distintos métodos de fusión de datos, se diseñó un experimento de conducción fatigosa con cambios en el ángulo de giro del volante, cierre de los párpados y marcas de parpadeo. Los resultados experimentales muestran que la precisión de detección del método de fusión de señales heterogéneas en la detección de fatiga alcanza el 80%.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:diferentes métodos de fusión de señales, trabajo, detección de fatiga, estado de fatiga, diferentes métodos de fusión de datos, método heterogéneo de fusión de señales, método de detección de fatiga, señal de detección de fatiga, mayor índice de precisión, fuente de información única
• Keywords:different signal fusion methods, work, fatigue detection, fatigue state, different data fusion methods, heterogeneous signal fusion method, fatigue detection method, fatigue detection signal, higher accuracy rate, single information source