![](/images/graphics-bg.png)
Hybrid Model for Early Onset Prediction of Driver Fatigue with Observable Cues
المؤلفون المشاركون
Wang, Zhe
Baozhen, Yao
Zhang, Mingheng
Longhui, Gang
Xu, Xiaoming
Zhou, Liping
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper presents a hybrid model for early onset prediction of driver fatigue, which is the major reason of severe traffic accidents.
The proposed method divides the prediction problem into three stages, that is, SVM-based model for predicting the early onset driver fatigue state, GA-based model for optimizing the parameters in the SVM, and PCA-based model for reducing the dimensionality of the complex features datasets.
The model and algorithm are illustrated with driving experiment data and comparison results also show that the hybrid method can generally provide a better performance for driver fatigue state prediction.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Mingheng& Longhui, Gang& Wang, Zhe& Xu, Xiaoming& Baozhen, Yao& Zhou, Liping. 2014. Hybrid Model for Early Onset Prediction of Driver Fatigue with Observable Cues. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-467953
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Mingheng…[et al.]. Hybrid Model for Early Onset Prediction of Driver Fatigue with Observable Cues. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-467953
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Mingheng& Longhui, Gang& Wang, Zhe& Xu, Xiaoming& Baozhen, Yao& Zhou, Liping. Hybrid Model for Early Onset Prediction of Driver Fatigue with Observable Cues. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-467953
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-467953
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)