軌道交通系統(tǒng)中駕駛員疲勞狀態(tài)檢測技術(shù)研究開題報告

軌道交通系統(tǒng)中駕駛員疲勞狀態(tài)檢測技術(shù)研究開題報告一、研究背景近年來，隨著城市軌道交通的快速發(fā)展，成為城市居民出行的主要方式之一。作為重要的交通工具，軌道交通駕駛員的安全駕駛要求極高。然而，不可避免的是，長時間的駕駛會導(dǎo)致駕駛員疲勞，進而降低駕駛安全性。因此，如何及早、準(zhǔn)確地檢測出駕駛員疲勞，以保障軌道交通的安全運行成為亟待解決的問題。二、研究內(nèi)容本文旨在研究軌道交通系統(tǒng)中駕駛員疲勞狀態(tài)檢測技術(shù)，主要包括以下幾方面內(nèi)容：1.駕駛員疲勞狀態(tài)的定義和檢測方法。2.常見的駕駛員疲勞識別技術(shù)，包括生理測量法、行為測量法、心理測量法等。3.針對軌道交通系統(tǒng)中的實際情況，對可應(yīng)用于軌道交通駕駛員疲勞檢測的技術(shù)進行篩選和分析。4.設(shè)計和實現(xiàn)駕駛員疲勞檢測系統(tǒng)，并對其在軌道交通系統(tǒng)中的應(yīng)用進行實驗驗證。三、研究意義本研究將對軌道交通系統(tǒng)中的駕駛員疲勞狀態(tài)檢測技術(shù)進行深入探究，旨在提出可應(yīng)用于軌道交通系統(tǒng)的駕駛員疲勞檢測方案，并具有以下意義：1.提升軌道交通運營的安全性和效率。2.為軌道交通行業(yè)提供技術(shù)支持和決策依據(jù)。3.對駕駛員疲勞檢測技術(shù)的研究具有一定的通用性和推廣價值。四、研究方法本文將采用文獻綜述、調(diào)研和實驗驗證相結(jié)合的方法，具體步驟包括：1.收集相關(guān)文獻，全面掌握駕駛員疲勞檢測技術(shù)的最新進展。2.實地調(diào)研軌道交通系統(tǒng)中的駕駛員駕駛情況，分析其特點和存在的問題。3.結(jié)合調(diào)研和文獻綜述的結(jié)果，篩選并確定可應(yīng)用于駕駛員疲勞檢測的技術(shù)。4.設(shè)計和實現(xiàn)駕駛員疲勞檢測系統(tǒng)，并進行實驗驗證。5.分析實驗結(jié)果，評估檢測系統(tǒng)的性能和可行性。五、預(yù)期結(jié)果通過本研究，預(yù)期可獲得以下結(jié)果：1.掌握駕駛員疲勞檢測技術(shù)的最新進展和發(fā)展趨勢。2.篩選并確定可應(yīng)用于軌道交通駕駛員疲勞檢測的技術(shù)。3.設(shè)計和實現(xiàn)一套完整的駕駛員疲勞檢測系統(tǒng)，并驗證其在軌道交通系統(tǒng)中的效果和可行性。4.對軌道交通系統(tǒng)中駕駛員疲勞檢測領(lǐng)域進行探索和創(chuàng)新，并突破當(dāng)前技術(shù)瓶頸。六、可行性分析本研究綜合運用文獻綜述、調(diào)研和實驗等方法，旨在研究軌道交通系統(tǒng)中駕駛員疲勞狀態(tài)檢測技術(shù)，具有可行性和可實現(xiàn)性。七、研究進度安排本研究將于2020年12月開始，按照以下進度安排：1.2020年12月：確定研究方案和研究內(nèi)容。2.2021年1-2月：文獻綜述和調(diào)研，掌握駕駛員疲勞檢測技術(shù)的最新進展。3.2021年3-4月：確定可應(yīng)用于軌道交通駕駛員疲勞檢測的技術(shù)。4.2021年5-6月：設(shè)計和實現(xiàn)駕駛員疲勞檢測系統(tǒng)，并進行實驗驗證。5.2021年7-8月：分析實驗結(jié)果，評估檢測系統(tǒng)的性能和可行性。6.2021年9-10月：撰寫畢業(yè)論文和論文答辯。7.2021年11月：論文修改和提交。八、參考文獻[1]王振華,楊平,陳飆等.基于車載傳感器的疲勞駕駛檢測方法.汽車工程,2017,39(2):133-139.[2]BerdicaC.Anoverviewofhumanfactorsinrailwayengineering[J].JournalofRailTransportPlanning&Management,2015,5(1):1-16.[3]黃豪杰,陳寶林,陳冠杰.基于生理信號的駕駛員疲勞度識別綜述.生物醫(yī)學(xué)工程與臨床,2019,008(011):28-34.[4]YangY,WangX,KongJ.Researchonrecognitionofdriverfatiguebasedonmachinelearningalgorithm[J].2018IeeeInternationalSymposiumonCommunicationsandInformationTechnologies(ISCIT),2018:1461-1465.[5]DiStasiLL,McCamyMB,Sánchez-GonzálezMA,etal.Eye-trackingmetricsasindicatorsofcognitiveworkloadduringdrivingsimulationtasks:Asystematicr