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为了有效检测驾驶人疲劳驾驶状态,利用模拟驾驶器开展疲劳驾驶实验,建立2类(疲劳、正常)样本数据库;采用均值分析法提取特征参数;最终基于BP和GA_BP神经网络建立分类算法进行疲劳驾驶检测.结果显示,基于GA_BP的分类算法的识别准确率、达到设定目标的次数、均方误差和迭代步长均比基于BP的算法好;两种算法的运行时间均呈二次函数增长;但基于GA_BP的分类算法增长速度更快.这表明基于BP和GA_BP建立分类算法进行疲劳驾驶检测具有可行性,且基于GA_BP的算法识别效果更好,虽然其运行时间较长,但满足实时检测的要求.
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