摘  要： 疲勞駕駛是導(dǎo)致交通傷亡事故的重要原因之一，因此采取相應(yīng)的預(yù)防措施是很有必要的。針對(duì)兩種不同程度的警覺(jué)度（清醒和睡眠），采用公共空間模式CSP(Common Spatial Pattern)算法對(duì)所采集到的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，用基于徑向基函數(shù)(RBF)的支持向量機(jī)(SVM)對(duì)提取的特征進(jìn)行分類，通過(guò)網(wǎng)格搜索法獲得最優(yōu)參數(shù)。與頻帶能量作為特征的已有方法相比，該算法測(cè)試準(zhǔn)確率較高，能夠達(dá)到較好的識(shí)別效果。
關(guān)鍵詞： 腦電信號(hào)；警覺(jué)度；公共空間模式；支持向量機(jī)

　疲勞駕駛是造成交通死亡事故的重要原因之一，而疲勞又與人的警覺(jué)程度密切相關(guān)。因此，對(duì)警覺(jué)度進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，并及時(shí)提醒駕駛員，可以有效避免事故的發(fā)生，對(duì)改善我國(guó)交通安全狀況具有重要意義。
    從上世紀(jì)80年代以來(lái)，國(guó)內(nèi)外對(duì)警覺(jué)度進(jìn)行了很多研究。參考文獻(xiàn)[1]采用眼睛閉合程度、閉合時(shí)間、眨眼頻率、點(diǎn)頭頻率、人臉的朝向、人眼注視方向以及嘴的張開(kāi)程度來(lái)估計(jì)警覺(jué)度。然而上述的特征需較長(zhǎng)的時(shí)間才能給出一個(gè)穩(wěn)定準(zhǔn)確的結(jié)果，并且易受外部環(huán)境影響。相較而言EEG信號(hào)能更快更準(zhǔn)確地反映大腦的活動(dòng)，并且有更高的時(shí)間分辨率。目前，常用的基于EEG的警覺(jué)度特征提取方法有功率譜[2-4]和小波變換[5]。但是，功率譜估計(jì)是盲相的，只包含信號(hào)的幅度信息不包含相位信息，所以在提取特征時(shí)有一定的局限性；用小波變換提取腦電節(jié)律，所提取的節(jié)律的通帶信息不全，邊緣特性不好，并且這兩種方法都在空間特征提取上存在不足。目前對(duì)腦電特征提取的分類的方法主要有線性判別分析[7]、模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)[8]以及支持向量機(jī)[9]等。線性判別函數(shù)局限性很大；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程存在局部極小、推廣能力差、容易出現(xiàn)過(guò)擬合等問(wèn)題；SVM是一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則的學(xué)習(xí)方法，在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問(wèn)題中有許多特有的優(yōu)勢(shì)，其推廣能力明顯優(yōu)于一些傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法。
    公共空間模式CSP(Common Spatial Pattern)[6]是一種空間濾波方法，能夠抽取測(cè)試者特殊、有差別的腦部空間模型，提取人的EEG的有效特征。本文通過(guò)CSP提取特征，再結(jié)合支持向量機(jī)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。與頻帶能量作為特征的已有方法進(jìn)行比較，本文算法測(cè)試準(zhǔn)確率較高。
1 基于CSP與SVM的警覺(jué)模型
    信號(hào)處理的基本框圖如圖1所示。

    核參數(shù)r和誤差懲罰因子C是影響SVM性能的主要參數(shù)。r的取值影響數(shù)據(jù)變換后在特征空間里的分布，懲罰因子C則決定支持向量機(jī)的收斂速度及泛化能力。因此，對(duì)r和C的選擇很大程度上決定了腦電信號(hào)的識(shí)別率。
2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
2.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
    本實(shí)驗(yàn)采用奧地利公司的g.tec腦電信號(hào)采集設(shè)備，記錄駕駛員駕駛過(guò)程中的腦電波形。該設(shè)備屬于便攜式EEG放大器，可以采集16導(dǎo)EEG數(shù)據(jù)。用3D駕駛學(xué)校軟件模擬現(xiàn)實(shí)駕駛，實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景如圖2所示。

2.2 參數(shù)設(shè)置
    為了確定哪個(gè)區(qū)域更能反映警覺(jué)度的特征，本文參考在警覺(jué)度的研究中比較常見(jiàn)的電極安放位置。按照國(guó)際腦電圖學(xué)會(huì)標(biāo)定的10～20電極導(dǎo)聯(lián)定位標(biāo)準(zhǔn)，選擇FP1、FP2、F3、FZ、F4、C3、CZ、C4、P3、PZ、P4、O1、O2通道的腦電數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)(電極位置如圖3，用正方形標(biāo)注的為所選電極)，覆蓋了大腦的額葉區(qū)、頂區(qū)、枕區(qū)和中央?yún)^(qū)的活動(dòng)。采樣率為512 Hz、帶通范圍為0.5 Hz～30 Hz。

2.3 實(shí)驗(yàn)流程
    整個(gè)試驗(yàn)在一個(gè)溫度約25 ℃的安靜且窗簾防光性能較好的實(shí)驗(yàn)室中完成。受試者無(wú)任何影響睡眠的疾病，試驗(yàn)前一天和試驗(yàn)當(dāng)天，受試者不能飲酒、喝茶和飲用咖啡。試驗(yàn)時(shí)間一般在午后12：30開(kāi)始。
    實(shí)驗(yàn)采用3D駕駛學(xué)校軟件模擬現(xiàn)實(shí)駕駛，根據(jù)顯示器上顯示的道路，進(jìn)行相應(yīng)的按鍵操作調(diào)節(jié)行駛中車輛的方向。進(jìn)行模擬駕駛實(shí)驗(yàn)前，先將腦電電極放置在駕駛員頭部的相應(yīng)位置，打開(kāi)設(shè)備并測(cè)量各個(gè)電極的阻抗。本文實(shí)驗(yàn)要求阻抗值不超過(guò)5 kΩ，如果某個(gè)電極的阻抗超過(guò)5 kΩ，就要取下該電極重新涂導(dǎo)電膏直至阻抗達(dá)到要求。參數(shù)設(shè)好后開(kāi)始進(jìn)行模擬駕駛，每個(gè)駕駛員連續(xù)駕駛1 h。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    采用CSP對(duì)濾波后的腦電信號(hào)進(jìn)行特征提取，將訓(xùn)練特征歸一化后作為輸入樣本，用SVM(采用LIBSVM工具包)訓(xùn)練模型，通過(guò)網(wǎng)格搜索法獲得最佳參數(shù)C與r，得到最佳模型，并用所得模型對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類。對(duì)相同的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行不同的通道組合，都采用CSP與SVM結(jié)合的方法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，得到各個(gè)通道組合測(cè)試的準(zhǔn)確度如表1所示。通過(guò)表1可以看出O1與O2的組合是最好的，僅用這兩個(gè)通道的數(shù)據(jù)就能較好地鑒別出人的警覺(jué)程度。

    另一方面，作為與本文方法的對(duì)比，對(duì)O1、O2這兩個(gè)通道的腦電數(shù)據(jù)采用頻帶能量為特征并用SVM分類[12]。首先對(duì)這兩個(gè)通道的EEG信號(hào)進(jìn)行0.5 Hz～30 Hz的濾波，然后利用快速傅里葉變換得到信號(hào)的頻譜值，再將其分成4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)頻段δ(0.5 Hz~4 Hz)，θ(4 Hz~8 Hz)，α(8 Hz~13 Hz)，β(13 Hz~30 Hz)，分別計(jì)算這4個(gè)頻段的平均頻譜能量以及其頻譜能量的比值（θ+α）/（α+β）、θ/β，對(duì)這6個(gè)特征分別用SVM加以分類，得到受試者測(cè)試集的分類結(jié)果如表2所示。由表2可以看出以α、β的頻帶能量為特征的分類精度更高，表明了α、β在兩種狀態(tài)的轉(zhuǎn)變中變化比較明顯，而且用CSP方法提取特征的效果更好，證明了該方法相對(duì)于直接用頻帶能量預(yù)測(cè)有著一定的優(yōu)勢(shì)和可行性。

    本文使用共同空間模式濾波提取腦電數(shù)據(jù)的特征，結(jié)合支持向量機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并利用網(wǎng)格搜索法選擇合適的參數(shù)，結(jié)果顯示可以有效地鑒別出駕駛員的警覺(jué)狀態(tài)，這種方法比利用腦電的頻帶能量作為特征的方法有更好的泛化能力。同時(shí)本文還對(duì)采集通道的選擇進(jìn)行了研究，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出用O1和O2這兩個(gè)通道的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分類能較好地鑒別出人的警覺(jué)程度。但是由于實(shí)驗(yàn)是在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的條件下完成的，而在現(xiàn)實(shí)駕駛中駕駛員還會(huì)受到更多因素的影響，因此對(duì)于這兩個(gè)通道是不是普遍有效，有待于進(jìn)一步的研究。本文只對(duì)兩種狀態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行離線分析，對(duì)中間狀態(tài)沒(méi)有給出合理的判據(jù)，在今后的研究中將進(jìn)一步改進(jìn)算法，使中間狀態(tài)能有效地識(shí)別出來(lái)。
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