基于心肌电的联合收获机驾驶人疲劳检测研究

为探究联合收获机驾驶人疲劳的产生和变化规律,基于心电和肌电信号建立了联合收获机驾驶人疲劳检测方法。通过驾驶疲劳监测实验采集了10名联合收获机驾驶人120min的心电和颈部、腰部表面肌电数据,提取心率变异性和表面肌电信号的非线性特征参数C_0复杂度和样本熵,探究特征参数随驾驶时间的变化规律;划分疲劳状态为轻度和重度2个等级,采用主成分分析法对特征参数降维,基于支持向量机建立了联合收获机驾驶人疲劳状态识别模型。结果表明:心率变异性、颈部和腰部表面肌电信号的C_0复杂度和样本熵随驾驶时间的增加均呈下降趋势,并在1时段和12时段存在显著性差异;联合收获机驾驶人疲劳状态识别模型的识别准确率平均为91.75%,识别准确率较高。基于心肌电的联合收获机驾驶疲劳检测方法,可全面地反映驾驶人疲劳时的生理特征,有效识别联合收获机驾驶人的疲劳状态。