Föraruttröttning är i allt högre grad en bidragande orsak till trafikolyckor, så det behövs omgående en effektiv metod för att automatiskt upptäcka föraruttröttning. För att fånga de viktigaste egenskaperna hos EEG-signalerna beräknades i denna studie fyra typer av entropier (baserat på EEG-signalen från en enda kanal) som funktionsuppsättningar, inklusive proventropi, luddig entropi, ungefärlig entropi och spektral entropi. Alla funktionsuppsättningar användes som ingång till en gradient öka beslut träd (GBDT), en snabb och mycket exakt öka ensemble metod. Utgången från GBDT bestämde om en förare var i utmattningstillstånd eller inte baserat på deras EEG-signaler. Tre toppmoderna klassiatorer, k-nearest granne, stöd vektor maskin och neurala nätverk användes också. För att bedöma vår metod utfördes flera experiment, inklusive parameterinställning och klassificeringsjämförelse på 22 ämnen. Resultaten visade att det endast är möjligt att använda en EEG-kanal för att upptäcka ett förarutmattningstillstånd. Den genomsnittliga högsta erkännandegraden i detta arbete var upp till 94,0 %, vilket kunde tillgodose behoven i dagliga tillämpningar. Vår GBDT-baserade metod kan bidra till att upptäcka förarutmattning.
Hu J. F. REF verifierar att den GBDT-baserade metoden kan bidra till att upptäcka förarens trötthet.
Automated detection of driver fatigue based on EEG signals using gradient boosting decision tree model
{'venue': 'Cognitive Neurodynamics', 'journal': 'Cognitive Neurodynamics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}