[发明专利]一种基于驾驶疲劳的高速公路路侧景观色彩评价方法

摘要

本发明涉及一种基于驾驶疲劳的高速公路路侧景观色彩评价方法，属于图像分析评价领域。具体步骤包括数据获取及预处理；景观提取；基于K均值聚类的景观色彩量化；考虑多生理指标基于支持向量机的驾驶疲劳判别；量化后的景观色彩对驾驶员生理特性的影响关系建模；考虑驾驶疲劳的景观评价。相比现有技术，本发明具有客观、量化评价景观、考虑驾驶员疲劳、可对景观设计方案进行事前评价的特点。

主权项

一种基于驾驶疲劳的高速公路路侧景观色彩评价方法，其特征在于：包括下述步骤步骤一、数据获取及预处理，依次流程包括搭建实车道路试验平台；获取高速公路路侧景观的视频及图片；获取驾驶员生理指标参数及预处理；每隔15分钟问询驾驶员的疲劳状态；步骤二、景观提取，利用Matlab软件提取路侧景观，依次流程包括连续读取步骤一获取的图像并创建纹理图像；使用纹理边界处的值0.8作为阈值将灰度图像转化为二值图像，并提取路侧景观的纹理；提取并还原路侧景观部分的彩色图像；步骤三、基于K均值聚类的景观色彩量化，依次流程包括设K为聚类分析的聚类数；任选K个样本作为初始聚类中心，按最小距离原则将其余样本分配到K个聚类中心；分别计算隶属于K个聚类中心像素点的红绿蓝RGB向量均值，并以均值向量作为新的聚类中心；直至聚类中心不再改变；将像素样本最多的一类进行红绿蓝RGB向量取均值，得到图像宏观的红绿蓝RGB向量值；步骤四、考虑多生理指标基于支持向量机的驾驶疲劳判别，采用径向基函数，输入变量为驾驶员的3项生理指标，生理指标包括心电MHR、脑电δ值、脑电α/β值；输出变量为驾驶员的疲劳等级，疲劳等级包括警醒状态、轻度疲劳、重度疲劳和睡意状态；所述的心电MHR为心率均值；脑电δ值为脑电δ波的功率谱密度积分成分与脑电总的功率谱密度积分之比；脑电α/β值为α与β节律的功率谱密度积分成分之比；步骤五、量化后的景观色彩对驾驶员生理特性的影响关系建模，依次流程包括景观色彩、驾驶时间同时对驾驶员MHR的影响关系建模；景观色彩、驾驶时间同时对脑电α/β值的影响关系建模；景观色彩、驾驶时间与脑电δ值的关系建模；步骤六、考虑驾驶疲劳的景观评价，依次流程包括将步骤三中的景观序列色彩值及相对应的驾驶时间导入至步骤五的影响关系模型中，并获得相对应的生理指标值序列；根据生理指标值序列，计算步骤四中驾驶员的疲劳等级对应的驾驶时间；将达到不同疲劳等级时的驾驶时间作为评价指标从驾驶疲劳的角度量化评价高速公路路侧景观色彩。