信息检索报告-基于脑电信号的驾驶疲劳检测研究

2011—2012学年度第 二 学期 信息检索与利用专题检索报告 课题:基于脑电信号的驾驶疲劳检测研究 学院  应用数学学院 专业    统计学    班级  10统计2班  学号  3110008515  姓名    陈建国    手机　159********  指导教师  陈晓瑜  2012  年 4  月  26  日 一、【课题 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 】 1、驾驶疲劳，是指驾驶人在长时间连续行车后，产生生理机能和心理机能的失调，而在客观上出现驾驶技能下降的现象。驾驶人睡眠质量差或不足，长时间驾驶车辆，容易出现疲劳。驾驶疲劳会影响到驾驶人的注意、感觉、知觉、思维、判断、意志、决定和运动等诸方面。疲劳后继续驾驶车辆，会感到困倦瞌睡，四肢无力，注意力不集中，判断能力下降，甚至出现精神恍惚或瞬间记忆消失，出现动作迟误或过早，操作停顿或修正时间不当等不安全因素，极易发生道路交通事故。 驾驶员驾驶疲劳是造成交通死亡事故的重要原因,许多国家的交通事故统计数据均表明,疲劳驾驶所导致的交通事故占人身伤害事故的15%及死亡事故的20%以上,美国及欧洲国家商业运输车辆事故中20%~30%与疲劳因素有关。因此，驾驶疲劳检测研究已成为世界各国交通安全技术研究的重要领域。目前，我国的交通安全形势十分严峻，交通事故四项指标均居世界前列，研究驾驶疲劳检测技术，对遏制疲劳驾驶、改善我国交通安全状况具有重大意义。 2、检索字段与检索词的选择： （1）检索字段：标题或关键词：标题：关键词。 TITLE  or  KEYWORDS；TITLE：KEYWORDS （2）检索词：中文：脑电信号、驾驶疲劳、检测。 外文：Eeg signals, driving fatigue, test. 根据课题需求以及校园网资源情况，本课题选用下列数据库： （1）查找中文文献信息 维普中文期刊数据库; 万方数据资源系； 中国期刊 全文 企业安全文化建设方案企业安全文化建设导则安全文明施工及保证措施创建安全文明校园实施方案创建安全文明工地监理工作情况 数据库。 （2）查找外文文献信息 ElsevierSDOL数据库； Engineering  Village数据库； WorldSciNet； ISI web of knowledge。 （3）查找专利文献信息 国家知识产权局网站； 中国专利信息网； 美国专利商标局专利数据库； 欧洲专利数据库。 二、【检索步骤及结果】 （一）检索式 中文检索式： （1）关键词=脑电信号and 关键词=驾驶疲劳 and 关键词=检测 （2）标题=脑电信号 and 标题=驾驶疲劳 and 标题=检测 （3）标题=脑电信号and 关键词=驾驶疲劳 and 关键词=检测 外文检索式： （1）（eeg signals wn ti）and driving fatigue wn ti and detection wn ti （2）Title= eeg signals and title = driving fatigue and title = detection （3）Title = eeg signals and keywords = driving fatigue and keywords = detection （二）检索过程 中文文献信息检索 1、中国期刊全文数据库 （1）以检索式“关键词=脑电信号and 关键词=驾驶疲劳 and 关键词=检测”检索，结果有2条。 （2）以检索式“标题=脑电信号 and 标题=驾驶疲劳 and 标题=检测”检索，结果有15条。 （3）以检索式“标题=脑电信号and 关键词=驾驶疲劳 and 关键词=检测”检索，结果有2条。 以上三种检索的限制条件为：时间，1979-2012年；范围，全部期刊；匹配，模糊。 2、维普中文期刊数据库 （1）以检索式“K=脑电信号*K=驾驶疲劳*K=检测”检索，结果有3条。 （2）以检索式“T=脑电信号*T=驾驶疲劳*T=检测”检索，结果有5条。 （3）以检索式“T=脑电信号*K=驾驶疲劳*K=检测”检索，结果有2条。 以上三种检索的限制条件为：时间，1989-2012年；范围，全部期刊；匹配，模糊。 3、万方数据资源系统 （1）以检索式“关键词=脑电信号and 关键词=驾驶疲劳 and 关键词=检测”检索，结果有7条。 （2）以检索式“标题=脑电信号 and 标题=驾驶疲劳 and 标题=检测”检索，结果有4条。 （3）以检索式“标题=脑电信号and 关键词=驾驶疲劳 and 关键词=检测”检索，结果有5条。 以上三种检索的限制条件为：时间1982-2012年；范围，全部期刊。 英文文献信息检索 1．Engineering  Village 检索式： （eeg signals wn ti）and driving fatigue wn ti and detection wn ti 检索限定条件为：1899-2012年，检索结果为45条。 2. ISI web of knowledge 检索式：主题=(Eeg signals) AND 主题=(driving fatigue*) 检索限定条件为：所有年份 检索结果为37条。 查找专利文献信息 进入中华人民共和国国家知识产权局网站，单击专利检索，检索式：名称=脑电信号and名称=驾驶疲劳检测，无时间限定，结果有0条。（三）检索结果 对以上中文和英文的检索结果进行比较和筛选，摘录10篇文章，其中8篇中文，2篇英文。文摘格式如下： 1. 驾驶疲劳脑电信号的多尺度熵分析 推荐 下载阅读CAJ格式全文 下载阅读PDF格式全文           【英文篇名】 Application of Multi-scale Entropy for Detecting Driving Fatigue in EEG 【作者中文名】 刘苗苗; 艾玲梅; 【作者英文名】 LIU Miao-miao; AI Ling-mei（College of Computer Science; Shaanxi Normal University; Xi an 710062; China）; 【作者单位】 陕西师范大学计算机科学学院; 【文献出处】 计算机技术与发展, Computer Technology and Development, 编辑部邮箱 2011年 08期期刊荣誉：ASPT来源刊CJFD收录刊 【关键词】 驾驶疲劳; 脑电图; 多尺度熵; 【英文关键词】 driving fatigue; electroencephalogram（EEG）; multi-scale entropy; 【摘要】 驾驶疲劳是引起交通事故的主要因素之一。为了降低因驾驶疲劳引起的危害,探索检测驾驶疲劳的新方法,根据脑电信号的非线性特征,使用非线性动力学的多尺度熵方法来分析12名受试者处于不同驾驶状态时各导联脑电信号的多尺度熵值。实验结果表明:尽管12名受试者在不同驾驶状态时的熵值不同,但其数值特征是一致的,即非疲劳驾驶状态时的熵值高于疲劳驾驶状态时的熵值。说明多尺度熵可以区分不同的驾驶状态,可以作为检测驾驶疲劳的一个指标。 【英文摘要】 Driving fatigue is one of the main factors that caused traffic accidents.In order to reduce the harm caused by driving fatigue andexplore a new method for detecting driving fatigue,use the multi-scale entropy method that is a kind of nonlinear dynamics method to analyze the EEG of drivers who drove in different states.The results show that there is significantly difference between fatigue state and non-fatigue state,that is,the value in the driving fatigue state is higher than in the driving non-fatigue sta... 【基金】 国家自然科学基金(60803088);; 中央高校基本科研业务费专项资金重点项目(GK200901006);; 陕西省自然科学基础研究 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 项目(2009JM8018)         2. 驾驶疲劳脑电信号的双谱特性分析 推荐 下载阅读CAJ格式全文 下载阅读PDF格式全文           【英文篇名】 Bispectrum analysis on EEG for driving fatigue 【作者中文名】 南姣芬; 艾玲梅; 史利萍; 【作者英文名】 NAN Jiao-fen1; AI Ling-mei1; SHI Li-ping2（1.College of Computer Science; Shaanxi Normal University; Xi an Shaanxi 710062; China; 2.No.1 Hospital of Xi an; Xi an Shaanxi 710002; China）; 【作者单位】 陕西师范大学计算机科学学院; 西安市第一人民医院; 【文献出处】 计算机应用, Journal of Computer Applications, 编辑部邮箱 2010年 07期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览ASPT来源刊中国期刊方阵CJFD收录刊 【关键词】 脑电图学; 双谱; 驾驶疲劳; 疲劳时间; 疲劳特性; 【英文关键词】 electroencephalography（EEG）; bispectrum; driving fatigue; fatigue time; fatigue characteristics; 【摘要】 基于脑电信号的非高斯、非线性特性,采用非常有效的双谱分析方法来分析驾驶过程中的脑电信号。首先将驾驶2小时的脑电数据按一定的时间间隔分为6段,然后利用自回归(AR)模型双谱分析方法分析这些信号,研究不同时刻这些信号双谱结构的变化。分析结果显示,驾驶不同时刻的脑电双谱结构有很大差异,表明双谱分析方法有望成为驾驶疲劳检测的一个指标。 【英文摘要】 The bispectrum was used to analyze the electroencephalography(EEG) of drivers in the process of driving based on the fact that bispectrum is suitable for the signals of EEG that possess non-Gaussian and nonlinear properties.The two-hour signals were divided into six sections at a certain time interval,which were analyzed by using the Auto-Regressive(AR) parameter model method to estimate bispectrum.The results show the bispectrum of EEG are very different at different times,so bispectrum can be used for the...     3. 基于脑电信号的驾驶疲劳研究 推荐 下载阅读CAJ格式全文 下载阅读PDF格式全文           【英文篇名】 Study on Driving Fatigue Based on EEG Signals 【作者中文名】 房瑞雪; 赵晓华; 荣建; 毛科俊; 【作者英文名】 FANG Ruixue; ZHAO Xiaohua; RONG Jian; MAO Kejun（Beijing Key Lab of Traffic Engineering; Beijing University of Technology; Beijing 100122; China）; 【作者单位】 北京工业大学北京交通 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 重点实验室; 【文献出处】 公路交通科技, Journal of Highway and Transportation Research and Development, 编辑部邮箱 2009年 S1期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览ASPT来源刊CJFD收录刊 【关键词】 智能运输系统; 驾驶时间; 驾驶模拟; 疲劳驾驶; 脑电信号; 【英文关键词】 ITS; driving time; driving simulation; fatigue driving; EEG signal; 【摘要】 采用驾驶模拟试验,通过检测驾驶员的脑电信号,研究脑电波不同频带的平均功率随驾驶时间的变化规律,验证了脑电信号作为驾驶疲劳检测指标的合理性。研究结果表明,各脑电指标与P80指标之间存在很大的相关性;在极其单调的道路环境下,驾驶员在28 min左右时会出现疲劳症状,因此在道路设计时,单调的场景应限制在28 min的车程之内;同时,应对驾驶员进行宣传教育,避免过渡疲劳驾驶,在行车28 min时应采取适当的措施来减缓疲劳,从而减少由于疲劳驾驶引起的道路交通事故。 【英文摘要】 A driving simulative experiment by monitoring Electroencephalograph(EEG) signals of drivers was carried out to study the change law of average power spectral densities of different frequency bands of brain waves with extended driving periods,and the rationality of taking EEG Signals as fatigue monitoring indices was validated.The result shows that(1) there is a great correlation between P80 and EEG indices;(2) in the monotonous road environment,the fatigue symptoms would occur in 28 minutes,therefore the op...     4.