1、駕駛員疲勞特別是嚴重的疲勞駕駛往往是導致交通事故的重要原因。事故資料統(tǒng)計顯示,35％-45％的交通死亡事故可歸因于駕駛疲勞。從醫(yī)學的角度看,某些生理特征,如眨眼、心跳、血壓、腦電波等生理信號的變化可以反映駕駛員疲勞的程度。
　　 本文在對國內(nèi)外有關駕駛疲勞的形成機理、預防措施、監(jiān)測方法及儀器等研究成果和資料進行研究總結的基礎上,在室內(nèi)模擬駕駛環(huán)境中,利用儀器MindSensolⅡ for Windows Version4.0測量

2、腦電波,同時用SONY攝像機對被測者臉部進行全程實時錄像,獲取被測者在不同疲勞狀態(tài)下的腦電波數(shù)據(jù)及眨眼數(shù)據(jù)。應用Fastica軟件對腦電波數(shù)據(jù)進行消噪處理,再進行快速傅立葉轉換將其以時域為主腦電波數(shù)據(jù)轉化為頻域數(shù)據(jù)。依次提取樣本不同疲勞狀態(tài)下腦電波數(shù)據(jù)片斷,并對相應的錄像資料進行整理,提取眨眼特征值(主要為眨眼次數(shù)和閉眼時間)。分析不同疲勞狀態(tài)下不同波段的變化特征,主要從以下四方面進行分析:頻段功率值、頻段功率百分比、頻段功率比值、頻段

3、功率加和比值。對不同疲勞狀態(tài)下每個指標值進行ANOVA變異性分析,提取差異性達到顯著性水平的指標,并分析這些指標與眨眼的相關性。腦電波分析結果表明:慢α波對瞌睡初期階段變化顯著,而θ波則是瞌睡晚期或入睡階段的主要變化波形。腦電波指標的F檢驗結果及與眨眼的相關性分析結果表明:功率百分比指標慢α％和功率比值指標慢α/β與θ/慢α這三個指標的差異顯著性水平高,瞌睡狀態(tài)下與眨眼的相關系數(shù)絕對值最大;同時功率加和比值指標(θ+慢α)/β和功率幣值

4、指標慢α/β這兩個指標在入睡狀態(tài)下與眨眼的相關性最為明顯。
　　 本研究發(fā)現(xiàn)慢α波(7-8Hz)對瞌睡初期,即睜眼較為困難的疲勞狀態(tài)較為敏感。事實上這種疲勞狀態(tài)是駕駛員疲勞駕駛時的常見表現(xiàn)特征,也是潛在的危險;而θ波對入睡狀態(tài)敏感,進入這種階段是極度疲勞的表現(xiàn),即易導致嚴重的交通事故?？蓪⒐β拾俜直戎笜寺粒ァ⒐β时戎抵笜寺?β和θ/慢α這三個指標作為瞌睡狀態(tài)時的輔助檢驗指標,功率加和比值指標(θ+慢α)/β和功率比值指標慢α