Driver Drowsiness is one of the leading causes of road accidents. Electroencephalography (EEG) is highly affected by drowsiness; hence, EEG-based methods detect drowsiness with the highest accuracy. Developments in manufacturing dry electrodes and headsets have made recording EEG more convenient. Vehicle-based features used for detecting drowsiness are easy to capture but do not have the best performance. In this paper, we investigated the performance of EEG signals recorded in 4 channels with commercial headsets against the vehicle-based technique in drowsiness detection. We recorded EEG signals of 50 volunteers driving a simulator in drowsy and alert states by commercial devices. The observer rating of the drowsiness method was used to determine the drowsiness level of the subjects. The meaningful separation of vehicle-based features, recorded by the simulator, and EEG-based features of the two states of drowsiness and alertness have been investigated. The comparison results indicated that the EEG-based features are separated with lower p-values than the vehicle-based ones in the two states. It is concluded that EEG headsets can be feasible alternatives with better performance compared to vehicle-based methods for detecting drowsiness.


翻译:驾驶员疲劳是道路事故的主要原因之一。脑电图(EEG)受疲劳的影响很大。因此,基于EEG的方法检测的准确性最高。干电极和头戴式设备的制造技术的发展使记录EEG更为便捷。以车辆为基础的特征易于捕获,但性能不佳。本文研究了商用头戴式设备记录的4个通道的EEG信号在疲劳检测中与以车辆为基础的技术的性能。我们使用观察者评分方法确定志愿者处于疲劳和清醒状态时的疲劳程度并记录了50名志愿者在模拟器上驾驶时的EEG信号。研究了车辆特征和EEG特征在两种疲劳和清醒状态下的明显分离。比较结果表明,在两种状态下,以EEG为基础的特征的p值较车辆特征更低。结论是,EEG头戴式设备可以成为检测疲劳的可行替代品,性能比以车辆为基础的方法更好。

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