如何预防驾驶员疲劳驾驶及其危害

驾驶员疲劳驾驶是造成交通事故的重要因素。本文分析了产生疲劳驾驶的主要原因,表现形式以危害后果并提出了有效预防疲劳驾驶的相关措施。     

辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶中疲劳程度的影响

乘用车领域的过往研究发现,相较于手动驾驶使用辅助驾驶系统的驾驶员会更容易出现疲劳,因此有必要探究辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶疲劳程度的影响。基于超过120 h的自然驾驶实验,采用多项生心理指标（如心率、心率变异性等）对比了重型卡车驾驶员手动驾驶车辆时和在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度。辅助驾驶情况下驾驶员平均心率、呼吸频率、呼吸深度以及瞳孔直径均高于手动驾驶情况下,辅助驾驶情况下驾驶员连续二次心跳（RR）间隔均方根、低高频比例、眨眼频率、眨眼时长以及眼睑闭合百分比（PERCLOS）均低于手动驾驶情况下。当驾驶员处于手动驾驶情况时,驾驶时间每增加2 h,反应时间会增加0.032 s;当驾驶员处于辅助驾驶情况时,反应时间不随驾驶时间发生显著变化。重型卡车驾驶员在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度低于手动驾驶,本研究可以为辅助驾驶系统在重型卡车中的安全应用提供理论支持。     

模拟驾驶过程中精神疲劳的实验分析

实验采用自行设计的监视操作程序作为实现驾驶精神疲劳的替代工具．实验中，10名处于某一年龄段的男性样本在90min内执行同一监视操作程序，实验前后分别测试实验样本的血压值、临界融合频率等客观指标，并与操作判断正确率相结合分析疲劳实验的替代可行性．结果表明，监视操作可以作为模拟驾驶过程中精神疲劳的有效手段．     

非接触式车载疲劳驾驶实时报警系统

疲劳驾驶是行车交通事故的主要原因之一。本项目是为了研制一种嵌入式实时驾驶员疲劳报警系统。该装置实时跟踪驾驶员的驾驶状态，获取其眨眼频率和持续驾驶时间等数据，用以判断驾驶员是否疲劳或是否集中注意力。一旦驾驶员出现疲劳状态或者注意力不集中的情况，该装置将给出声光报警和语音提示。     

司机疲劳驾驶检测中人脸图像的快速人眼定位

在司机疲劳驾驶检测中,对人眼的高效,实时准确检测是关键步骤之一。本文研究了司机人脸图像中的人眼检测方法。首先,将得到驾驶员面部图像隐射到YCbCr空间,建立基于肤色的二维高斯分布模型,通过滤波,标记分割出肤色并得到人脸的区域;然后,利用人眼的分布特点及自身特性,通过两次定位的方法实现了对司机人脸的人眼定位。     

基于面部综合信息的疲劳驾驶判别研究

目前疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,对防疲劳驾驶预防方法的研究是十分必要的。根据驾驶人面部综合信息,可以对驾驶人进行是否处于疲劳驾驶状态的判断。提出一种根据驾驶人眼部状态、嘴部状态、鼻部状态三者的信息相结合来判断的疲劳状态判定方法。实验表明,这种方法可以在多种情况下对驾驶人进行疲劳的检测。     

基于决策树的驾驶疲劳等级分析与判定

为了提高疲劳检测的精度,通过驾驶模拟试验采集了15位中青年有经验驾驶员的车辆横向位置、方向盘操控、眼动等多源数据并计算疲劳特征指标,同时采集驾驶员主观疲劳程度并通过视频回放进行校核,在此基础上建立疲劳等级与特征指标的决策树模型,结果表明,对于区别疲劳等级最显著的变量有闭眼时间比例(percentage of eye closure,PERCLOS)、车道偏移标准差、越线时空面积、方向盘反转率,且上述变量与疲劳等级呈正相关;PERCLOS为最优的疲劳等级划分变量,并获取了2个重要阈值:当PERCLOS小于2.8%时,驾驶员处于严重疲劳状态的比例为零;当PERCLOS大于21.9%时,驾驶员处于未疲劳状态的比例为零;该模型预测的总正确率为64.31%.为了校验模型,从15位驾驶员中随机选取了4位进行模型校验试验.校核结果表明该模型的正确率达63.22%.模型在2次试验中都未发现将严重疲劳识别为未疲劳的情况.     

疲劳驾驶的危害与预防

本文简述了疲劳驾驶的危害及产生原因,并从驾驶员角度出发,提出了预防和避免疲劳驾驶的一些措施。     

浅谈疲劳驾驶的危害及防范

随着经济社会的发展,交通运输业逐渐扩大,人民生活水平日渐提高,机动车辆与日俱增,随之而来人们的出行更加频繁,引发的道路交通事故也随之增多,事故现场触目惊心.各种交通事故频发已成为社会发展所面临的严峻问题之一.从事故分析结果看,疲劳驾驶是导致重大交通事故发生的重要原因之一.该文对产生疲劳驾驶的原因、危害进行了归纳,并提出了“树立安全意识,预防疲劳驾驶”的相关对策.     

基于脑电信号的驾驶疲劳检测研究

研究利用脑电信号(EEG)判断驾驶员的疲劳程度. 基于疲劳驾驶实验平台进行模拟驾驶实验,综合实验视频图像和驾驶员自我评价进行主观疲劳评测. 利用生理检测仪采集驾驶员的脑电波,对比分析脑电信号不同频带信号功率谱值和驾驶员的主观疲劳评测之间的关系. 结果表明:主观疲劳评测与脑电信号中功率谱值的变化相对应,脑电功率谱的比值(α+θ)/β越大,疲劳等级越高.     

基于面部特征的疲劳驾驶检测

文章采用一种基于眼睛闭合度及打呵欠来检测驾驶员疲劳的方法,在YCrCb颜色空间中利用高斯模型进行肤色检测得到人脸的区域,在人脸灰度二值化图中利用五官几何结构的先验知识粗略定位人眼,利用区域生长和形态学运算得到人眼轮廓并计算眼睛的闭合度;检测嘴唇时利用唇色最佳阈值大致确定嘴唇位置,在此基础上通过人脸灰度值特征精确定位嘴唇,然后通过嘴张开程度判断驾驶员是否打呵欠;最后基于2个特征对驾驶疲劳进行判决,实验证明这种方法对驾驶疲劳检测具有较好的效果。     

驾驶疲劳监测系统DDDS设计方法

通过对各种疲劳监测方法进行比较分析,借助模拟驾驶仪器的研究成果,得出PERCLOS算法最适合评价驾驶疲劳程度.同时,提出一套基于PERCLOS和DSP处理器的驾驶疲劳监测系统总体设计方案,并设计开发出驾驶疲劳监测系统DDDS.监测系统应用图像差分的方法,采用灰度处理、膨胀、腐蚀等图像分析手段,实现准确定位并识别出驾驶员眼睛的睁开和闭合过程,通过分析眼睛闭合时间来判断疲劳程度.试验表明,DDDS系统对驾驶疲劳的检测准确率达到86.89%.     

驾驶疲劳监测系统DDDS设计方法

通过对各种疲劳监测方法进行比较分析,借助模拟驾驶仪器的研究成果,得出PERCLOS算法最适合评价驾驶疲劳程度.同时,提出一套基于PERCLOS和DSP处理器的驾驶疲劳监测系统总体设计方案,并设计开发出驾驶疲劳监测系统DDDS.监测系统应用图像差分的方法,采用灰度处理、膨胀、腐蚀等图像分析手段,实现准确定位并识别出驾驶员眼睛的睁开和闭合过程,通过分析眼睛闭合时间来判断疲劳程度.试验表明,DDDS系统对驾驶疲劳的检测准确率达到86.89%.     

基于Adaboost方法的车载嵌入式疲劳驾驶预警系统

提出一种基于Adaboost的实时算法, 并应用于车载嵌入式系统。用红外光源和红外摄像头获取驾驶员的视频图像, 对其疲劳状态进行监控。首先通过人脸检测定位驾驶员的人脸, 然后提取人眼区域并对人眼闭合状态进行判断, 基于PERCLOS标准制定了相应的预警机制, 对潜在的疲劳驾驶进行判断并预警。该算法从PC移植到嵌入式平台并根据实验进行了优化, 先后制作了多个车载嵌入式装置进行实车测试, 达到了大于92%的准确率和少于1.5 s的判断响应时间。实验装置稳定可靠, 可实际应用于营运车辆。     

基于脑电信号的草原公路驾驶疲劳研究

草原公路单调枯燥的驾驶环境容易使驾驶员产生驾驶疲劳,严重威胁到行车安全。通过草原二级公路实驾试验,监测驾驶员的脑电信号,探索真实驾驶环境下驾驶员驾驶时的EEG特征。结果表明:β波和(α+θ)/β这两项指标对驾驶员疲劳反应最为敏感,可以把这两项指标作为表征草原公路驾驶员疲劳的脑电指标;在草原公路150 min的驾驶过程中,驾驶员出现较明显疲劳症状时间段是:20~30 min,80~90 min,90~100 min,100~110 min。其中,在90~110 min这个时间段内疲劳趋势尤为明显。结果可为草原公路驾驶疲劳预警提供部分理论支撑。     

疲劳驾驶检测方法研究综述

分析了疲劳驾驶检测的研究现状,介绍了当前使用最为广泛的几种检测技术以及研究成果,综合分析比较了各种检测方法的优劣性,最后总结指出了疲劳驾驶检测的重要意义以及发展趋势,继续开展以明确检测标准为基础,以计算机视觉为重要手段,以信息融合为大方向的研究。     

疲劳驾驶状态数据融合技术研究

疲劳驾驶已成为造成交通事故的主要原因之一,研究有效检测驾驶员疲劳的方法已刻不容缓。现研究集中在单一信号的采集,容易出现误操作,本文基于两个科研项目和七大专利进行多信号融合的研究与设计。用Kalman滤波算法、Welch算法和Adaboost与CamShift相结合的算法分别来分析通过车速、加速度、侧向位移、脉搏和CCD图像传感器采集进来的信号。最后应用D-S证据理论实行二级信息融合,综合判断驾驶员的疲劳程度并作出相应的措施控制机动车。     

基于面部特征分析的疲劳驾驶检测方法

为避免疲劳驾驶,通过提取面部疲劳特征参数的方法研究了驾驶员疲劳检测技术.对SSD(single shot multi box de-tector)目标检测算法及连续自适应均值漂移跟踪算法(continuously adaptive MeanShift,CamShift)进行优化,以检测人脸区域.利用特征点定位提取面部疲...     

音乐对草原公路驾驶疲劳恢复的有效性

音乐调节在疲劳恢复领域应用广泛,为了解决草原公路因单调驾驶环境造成的驾驶疲劳的恢复问题,提出了音乐调节的恢复方式,对草原公路驾驶疲劳的恢复情况进行有效性探究。通过草原公路模拟驾驶实验,将20名驾驶人随机分为两组,分别进行自然恢复和音乐环境下的驾驶疲劳恢复实验,并采集驾驶人静测、驾驶作业过程中和疲劳恢复期的脑电信号,分析不同恢复方式下驾驶人脑电信号的变化规律,探究音乐对草原公路驾驶人疲劳恢复的有效性。实验结果表明：驾驶人脑电信号的α波和θ波指标在驾驶疲劳恢复期内的反应最为敏感,利用这两项指标进行不同恢复方式下驾驶疲劳恢复期的差异性分析。草原公路模拟驾驶实验180 min后,在30 min的疲劳恢复期内,音乐调节组驾驶人的恢复时间为12～15 min,自然恢复组驾驶人的疲劳恢复时间为27～30 min。     

基于眼部行为的驾驶疲劳监测方法

为了克服percentage of eyelid closure(PERCLOS)法作为疲劳监测方法对仪器要求过高的弱点,通过室外行车实验验证其实时监测的适用性的同时,在室内以眨眼次数和闭眼时间为主要实验分析研究对象,检验两者的数值与驾驶疲劳程度之间的关系以开发新的疲劳监测指标.通过实验分析结果论证PERCLOS实际应用的可能性,眨眼次数与闭眼时间作为驾驶疲劳眼部行为的评价指标的有效性和应用价值.