本文是一篇软件工程论文，本文使用比利时列日大学发布的公开数据集，将脑电，心电和面部图像数据进行数据预处理之后提取相关疲劳特征；再对源域集中根据分布相似性进行源域筛选得到最优源域子集；对于最优源域子集中的每个源域联合目标域训练深度自编码器TLDA，将每个深度自编码器对目标域疲劳状态的判别结果进行集成学习；最后通过实验验证了该模型的准确性和鲁棒性。
第一章 绪论
1.1研究背景及意义
随着社会经济的发展，汽车进入千家万户。根据国家统计局网站数据显示[1]，从2015年开始到2019年我国平均每年增长1966万辆汽车，截止到2019年，我国汽车保有量达到2.6亿辆，其中私家车保有量约为2.1亿辆。随着汽车数量的增加，交通事故的数量也逐年增加，2012年至2019年中国交通事故数据如表1.1所示，其中2018年全国发生交通事故244937起，死亡人数为63194人；造成直接财产损失为138455.9万元，全年交通事故数量相比2017年增加了20.6%。
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导致交通事故原因主要包含以下几方面：
（1）超载、超速。交通运输公司或驾驶员为了获取更大的经济利益而违背交通法规，超载、超速行驶，车辆在超速超载的情况下制动距离大大增加，在突发情况下极易发生重大交通事故。
（2）酒后驾驶。由于酒精对人体的麻痹作用，导致司机注意力不集中，反应时间长，面对突发情况时不能及时采取制动措施而导致交通事故。
（3）疲劳驾驶。疲劳驾驶多发于长时间的平稳路段驾驶或夜间驾驶，驾驶员在疲劳、困倦情况下反应迟钝、决策能力和判断能力下降、注意力无法集中，进而影响驾驶员正常驾驶，非常容易发生交通事故。
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第二章 相关背景知识介绍
2.1疲劳的产生机理和影响驾驶疲劳产生的因素
人体疲劳分为肌肉疲劳和脑力疲劳2种，肌肉疲劳是指在静态作业（如长时间持重，把握工具）时，肌肉、骨骼等长时间收缩来维持一定体位而产生的短时间的肌肉无力现象。因长时间的肌肉收缩而导致肌肉膨胀、僵硬，通过肌肉的血流被部分阻塞从而形成了局部的血流阻断而导致肌肉细胞所需的氧气和营养物质会供应不足而导致肌肉细胞暂时无法收缩。
脑力疲劳发生在长时间的注意力集中，或高强度的脑力活动之后，我们在做完一套试卷，或长时间注意力集中的工作之后就会头脑发胀，思维缓慢，这就是脑力疲劳。脑力疲劳所产生的机制与肌肉疲劳相仿，当脑细胞在长时间高强度的工作时，脑细胞所需的氧气和营养物质会供应不足，同时脑细胞活动中代谢产生的疲劳素会随时间积累，这就导致脑力疲劳的产生。消除脑力疲劳必须及时将体内积存的疲劳素排出体外，而排出疲劳素最好的方法就是睡眠，因此在脑力疲劳时会引发困倦和嗜睡。
驾驶疲劳的不仅包括脑力疲劳同样包括肌肉疲劳，当驾驶员驾驶车辆时，因长时间把持方向盘保持驾驶姿势；集中注意力关注和分析路况信息，肌肉疲劳和脑力疲劳便会随时间积累便会产生驾驶疲劳，因此影响驾驶疲劳产生的主要因素有车内外环境和持续驾车时间等。车内外环境主要包括温度，噪音，光照和座椅的舒适度等，车外环境包括天气、路况等。此外驾驶员的年龄、性别、健康情况等也是影响驾驶疲劳产生的重要因素。不同年龄，性别和健康情况的驾驶员对长时间驾驶的耐受性不同，身体健康的青年驾驶员更能承受长时间的驾驶，不容易产生驾驶疲劳。同时驾驶员在驾驶之前的精神状态也是重要因素，如果之前睡眠充足，精神状态良好，将不容易产生驾驶疲劳。
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2.2 脑电、心电和面部图像的信号特点和常用研究方法
长时间的驾驶会引起驾驶员的肌肉疲劳和脑力疲劳，如果不能及时补充睡眠，疲劳素积累，就会导致注意力不集中，反应时间慢等驾驶疲劳症状。在疲劳积累的过程会伴随着驾驶员的生理机能的变化，而这些变化可以体现在各种生理信号和面部特征上，因此基于各种便于获取的生理电信号和摄像机实时拍摄的面部图像可以评估驾驶员是否疲劳以及疲劳程度。以下分别介绍脑电信号，心电信号，和面部图像的信号特点和常用研究方法。
2.2.1 脑电信号特点与常用研究方法
脑电信号是大脑在活动时大量的神经元细胞同步放电而形成的一种电生理活动，通过放大器可以把这些电生理指标记录下来，从而形成脑电图，我们使用的脑电信号就是这些电信号波形图[18]。
脑电信号在观测上来说是一种微弱的非线性混沌信号，具有较强的随机性，但是在脑电图中依然可以找到一些基本特征，其中最重要的就是脑电的频域特征，所以一般都按频率划分为不同的波段，根据不同波段的特征来分析大脑的活动状态。通常研究的脑电信号的频率范围在0.5Hz到30Hz之间，一般将脑电信号按频率划分为四个波段：
????波，频率在0.5到4Hz之间，幅度通常是20μV以下，主要出现在额叶和枕叶，主要在深度睡眠时出现故又称睡眠波。
????波，频率在4-8Hz之间，幅度为20μV到400μV之间，主要出现在颞叶和顶叶，人在情绪低沉或困倦疲劳时会出现????波，在大脑系统进入休眠状态时????波的能量会变强。
????波，频率在13-30Hz之间，幅度为5μV到30μV之间，主要出现在额叶，一般出现在大脑兴奋状态，在保持较高专注度工作时会非常明显。
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第三章 生理电信号和面部图像数据的预处理和特征提取 ...................... 15
3.1 DROZY数据集介绍 .................................... 15
3.1.1 精神运动警觉测试（PVT） .................................... 16
3.1.2 多导睡眠图（PSG） ............................. 17
第四章 基于迁移学习的疲劳驾驶检测研究 .............................. 32
4.1 单源域迁移学习.....................32
4.1.1 基于深度自编码器的迁移学习 （TLDA） ......................... 33
4.1.2 单源域迁移学习实验结果及分析讨论 ........................................ 37
第五章 总结与展望............................. 46
第四章 基于迁移学习的疲劳驾驶检测研究
4.1单源域迁移学习
本文在第2章中介绍过迁移学习分类中根据特征空间、类别空间、边缘概率分布、条件概率分布的不同，迁移学习可以进一步分为多个子类。在基于生理信号和面部图像的疲劳驾驶检测问题中，不同被试者的生理信号和面部图像的特征空间和类别空间都是相同的，而因为每个驾驶员在身体状况上都存在个体差异，因此边缘概率分布不同。也就是说即使两名被试者的脑电，心电，和面部图像型号的提取特征值都是一样的但这两个被试者的精神状态却可能是不一样的，可能一个是清醒而另一个是疲劳。如人的正常心率是60-100下每分钟，有的人在清醒时心率是89，困倦时的心率是78，而有的人在清醒时的心率是78而困倦时的心率是70，这样如果使用同一个传统机器学习模型就会发生分类错误。因此，本课题的研究内容属于同构迁移学习中的多任务迁移学习的范畴。
根据目标领域数据是否有标签可以将迁移学习分为有监督迁移学习和无监督迁移学习。有监督的迁移学习是在源域有大量的有标签数据，同时在目标域也有少量有标签数据，因为目标域的有标签数据太少，不足以训练复杂的模型或训练的模型效果较差，所以我们借助源域的大量有标签数据来辅助训练模型或提高模型分类精度。而无监督迁移学习的目标域数据是没有标签的，只有源域数据是有标签的。在实际疲劳驾驶检测中很难获取驾驶员的准确状态标签，我们只能通过无标签的驾驶员生理和面部图像数据结合在实验室中获取的有标签数据来进行疲劳驾驶检测。因此，本文的研究内容是一个典型的无监督迁移学习问题。
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第五章 总结与展望
本文以减少因疲劳驾驶而导致的交通事故为研究背景，针对现有基于生理电信号疲劳驾驶检测模型准确率有待提高和驾驶员个体差异对模型稳定性的影响较大的问题，提出了基于脑电、心电和面部图像并融合迁移学习的疲劳驾驶检测模型。本文使用比利时列日大学发布的公开数据集，将脑电，心电和面部图像数据进行数据预处理之后提取相关疲劳特征；再对源域集中根据分布相似性进行源域筛选得到最优源域子集；对于最优源域子集中的每个源域联合目标域训练深度自编码器TLDA，将每个深度自编码器对目标域疲劳状态的判别结果进行集成学习；最后通过实验验证了该模型的准确性和鲁棒性。
本文的主要工作有：
（1）针对生理电信号虽然能直接反应人体疲劳状态，但同时具有随机性、不稳定和信号强度弱等特点，本文将面部图像数据和生理电信号数据进行特征融合来构建疲劳驾驶检测模型。
（2）利用小波阈值降噪对脑电和心电信号进行降噪，基于功率谱得到脑电频域特征，基于时频域分析得到心率和心率变异性特征。
（3）使用CLM进行面部关键点标注，计算出上下眼睑平均距离，同时为了减少因面部朝向和面部与摄像头距离的变化而引起的面部图像中睁眼状态上下眼睑平均距离发生改变，本文对睁眼状态上下眼睑平均距离进行了动态调整，然后提取眼部特征PERCLOS。
（4）针对疲劳驾检测模型的准确率受个体差异影响的问题，本文提出了基于多源域筛选和集成学习的疲劳驾驶检测模型。通过源域筛选得到最优源域子集，对最优源域子集中每个源域进行迁移学习，并对每个源域模型的输出结果进行加权投票输出最终结果，并经过实验验证了该模型的准确性和鲁棒性。
参考文献（略）