| 1 |
JIANG K， LING F， FENG Z， et al. Why do drivers continue driving while fatigued？ an application of the theory of planned behaviour［J］. Transportation Research Part A： Policy and Practice， 2017， 98： 141-149.
|
| 2 |
ZHANG X， WANG X， YANG X， et al. Driver drowsiness detection using mixed-effect ordered logit model considering time cumulative effect［J］. Analytic Methods in Accident Research， 2020， 26： 100114.
|
| 3 |
周继红，杨傲，袁丹凤，等.疲劳驾驶及其评估方法进展［J］.伤害医学（电子版）， 2021， 10（3）：45-50.
|
|
ZHOU J， YANG A， YUAN D， et al. Fatigue driving and evaluation methods［J］. Injury Medicine （Electronic Edition）， 2021， 10（3）：45-50.
|
| 4 |
LI Z， CHEN L， NIE L， et al. A novel learning model of driver fatigue features representation for steering wheel angle［J］. IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2022， 71：269-281.
|
| 5 |
WANG Y， JIN L， LI K， et al. Drowsy driving detection based on fused data and information granulation［J］. IEEE Access， 2019， 7： 183739-183750.
|
| 6 |
SUN Z， MIAO Y， JEON J Y， et al. Facial feature fusion convolutional neural network for driver fatigue detection［J］. Engineering Applications of Artificial Intelligence， 2023， 126： 106981.
|
| 7 |
YI Y， ZHOU Z， ZHANG W， et al. Fatigue detection algorithm based on eye multifeature fusion［J］. IEEE Sensors Journal， 2023， 23（7）： 7949-7955.
|
| 8 |
MATEUSZ K， BOGUSLAW C. Driver’s fatigue recognition based on yawn detection in thermal images［J］. Neurocomputing， 2019， 338： 274-292.
|
| 9 |
LIU Y， XIANG Z， YAN Z， et al. CEEMDAN fuzzy entropy based fatigue driving detection using single-channel EEG［J］. Biomedical Signal Processing and Control， 2024， 95：106460.
|
| 10 |
SUN W， JIANG W， LI C， et al. Study on identification method of driver fatigue considering individual ECG differences［J］. Cognition， Technology & Work， 2024， 26（2）：301-312.
|
| 11 |
LU J， ZHENG X， ZHANG T， et al. Can steering wheel detect your driving fatigue？［J］. IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2021， 70（6）： 5537-5550.
|
| 12 |
王琳， 罗旭， 姜鑫， 等. 基于生物力学和颈腰部EMG判别驾驶员疲劳状态［J］. 汽车工程， 2017， 39（8）： 955-960，967.
|
|
WANG L， LUO X， JIANG X， et al. Detection on driver fatigue based on biomechanics and EMG of cervical and lumbar muscles［J］. Automotive Engineering， 2017， 39（8）： 955-960，967.
|
| 13 |
杨巨成， 魏峰， 林亮， 等. 驾驶员疲劳驾驶检测研究综述［J］. 山东大学学报（工学版）， 2024， 54（2）： 1-12.
|
|
YANG J， WEI F， LIN L， et al. A research survey of driver drowsiness driving detection［J］. Journal of Shandong University （Engineering Science）， 2024， 54（2）： 1-12.
|
| 14 |
苏瑞芝， 唐巾卜， 阿地力·吐合提， 等. 基于生理参数的驾驶疲劳检测方法综述［J］. 复旦学报（自然科学版）， 2023， 62（4）： 419-427.
|
|
SU R， TANG J， ADILI T， et al. A review of physiological signals-based driving fatigue detection algorithms［J］. Journal of Fudan University （Natural Science）， 2023， 62（4）： 419-427.
|
| 15 |
SUN J， LIU G， SUN Y， et al. Application of surface electromyography in exercise fatigue： a review［J］. Frontiers in Systems Neuroscience， 2022， 16： 893275.
|
| 16 |
NA L， RUI Z， BHARATH K， et al. Non-invasive techniques for muscle fatigue monitoring： a comprehensive survey ［J］. ACM Computing Surveys， 2024， 56（9）： 40.
|
| 17 |
ZHANG C， WANG H， FU R. Automated detection of driver fatigue based on entropy and complexity measures［J］. IEEE Transactions on Intelligent Transportation System， 2014，15（1）：168-177.
|
| 18 |
FU R， WANG H， ZHAO W. Dynamic driver fatigue detection using hidden Markov model in real driving condition［J］. Expert Systems with Applications， 2016， 63：397-411.
|
| 19 |
WANG L， WANG H， LIU J. Discrimination of driver fatigue based on distortion energy density theory and multiple physiological signals［J］. IEEE Access， 2021， 9：151824-151833.
|
| 20 |
王琳， 张陈， 尹晓伟， 等. 一种基于驾驶员生理信号的非接触式驾驶疲劳检测技术［J］. 汽车工程， 2018， 40 （3）： 333-341.
|
|
WANG L， ZHANG C， YIN X， et al. A non-contact driving fatigue detection technique based on driver’s physiological signals［J］. Automotive Engineering， 2018， 40 （3）： 333-341.
|
| 21 |
FRASIE A， BERTRAND-CHARETTE M， COMPAGNAT M， et al. Validation of the Borg CR10 Scale for the evaluation of shoulder perceived fatigue during work-related tasks［J］. Applied Ergonomics， 2024， 116： 104200.
|
| 22 |
ZHOU Q， CHEN Y， MA C， et al. Evaluation of upper limb muscle fatigue based on surface electromyography［J］. Science China Life Sciences， 2011，54：939-944.
|
| 23 |
董洋， 王琳， 张娜娜， 等. 基于变分模态分解与小波阈值结合的表面肌电信号去噪分析与研究［J］. 沈阳工程学院学报（自然科学版）， 2023， 19（2）： 79-84.
|
|
DONG Y， WANG L， ZHANG N， et al. Analysis and study of SEMG based on variational mode decomposition and wavelet threshod［J］. Journal of Shenyang Institute of Engineering （Natural Science）， 2023， 19（2）： 79-84.
|
| 24 |
QIN P， SHI X. Evaluation of feature extraction and classification for lower limb motion based on sEMG signal［J］. Entropy， 2020， 22（8）： 852.
|
| 25 |
曹昂， 张珅嘉， 刘睿， 等. 基于表面肌电信号的肌肉疲劳状态分类系统［J］. 计算机应用， 2018， 38（6）： 1801-1808.
|
|
CAO A， ZHANG S， LIU R， et al. Muscle fatigue state classification system based on surface electromyography signal［J］. Journal of Computer Applications， 2018， 38（6）： 1801-1808.
|
| 26 |
MIRIALILI S， LEWIS A. The whale optimization algorithm［J］. Advances in Engineering Software， 2016， 95： 51-67.
|
),Xiaoming Luo1,Zirong Shu1,Boyuan Li2,Yan Zhang3
