疲劳驾驶检测方法研究进展

疲劳驾驶是诱发交通事故的重要因素,研究如何快速准确地识别出驾驶员的疲劳状态,并在事故发生前进行疲劳预警,对预防疲劳驾驶、促进交通安全具有重要的研究价值和社会意义。文章从疲劳的检测原理出发,对比介绍了基于驾驶员生理特征、车辆行为特征、驾驶员面部特征的疲劳检测方法,重点分析了基于机器视觉的疲劳驾驶检测研究现状及其特点,以期为研究人员提供新思路。     

疲劳驾驶检测方法研究现状

疲劳驾驶是造成交通安全事故的重要因素之一,国内外众多研究工作者针对疲劳驾驶的检测做了大量工作.文中概要地介绍了目前已有的疲劳驾驶检测方法,对具有代表性的方法进行了说明,并对其发展进行了总结.     

驾驶疲劳

针对驾驶员行车中出现的驾驶疲劳现象，分析了其产生原因及对驾驶行为的影响，提出了预防驾驶疲劳的措施。     

驾驶员的驾驶能力与疲劳

驾驶员的正确操作在很大程度上取决于他们的工作能力.所谓工作能力是指驾驶员的正确判断能力和操纵能力.当驾驶员疲劳时,工作能力就会大幅度下降.根据统计资料,驾驶员连续驾车12小时后发生严重交通事故的概率是连续驾车8小时的1.5倍;此外,连续工作7小时以上的驾驶员所造成的交通事故数约占交通事故总数的1/3以上.统计资料还表明40～70%的交通事故与驾驶员疲劳有关.     

缓解驾驶疲劳六法

驾驶员不经意间的驾驶疲劳，有时会突然袭来，为达到暂时缓解疲劳的效果，这里介绍几个小方法，驾驶员朋友不妨一试。     

基于生物电信号的驾驶疲劳检测方法

驾驶疲劳检测技术是当前安全辅助驾驶技术的一个研究热点,其中基于生物电信号的检测方法最直接。本文主要介绍驾驶疲劳的生成机理、检测方法的分类和基于脑电、心电、眼电和肌电等主要生物电信号检测方法的研究现状。最后,针对当前研究领域的不足给出了建议,以供研究者参考。     

基于驾驶模拟的疲劳识别与车载预警设备有效性研究

疲劳检测是车载疲劳预警设备的关键技术.研究开发了考虑生理和驾驶行为特征的疲劳预警设备,并通过驾驶模拟实验测试了该设备的有效性.结果发现:严重疲劳报警率、总报警率与KSS正相关,一般疲劳报警率在KSS小于等于8时,随KSS的升高而升高,KSS由8变为9时,一般疲劳报警率降低,严重疲劳报警率大幅升高.KSS在7级以下的报警率为0;当KSS为8级时,总报警率的平均值为0.45;当KSS为9时,严重疲劳报警率高于一般疲劳报警率,且总报警率在0.85以上.该报警设备对KSS为9级有效性最高.     

基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法研究

疲劳驾驶判别是危险驾驶行为研究的主要内容之一,基于驾驶行为的疲劳驾驶判别更加直接.文中选取疲劳状态下的驾驶行为指标作为研究对象,结合不同道路线形分析疲劳对于驾驶行为的影响,获得能在相应的道路条件下显著反映疲劳驾驶的驾驶行为指标.使用ROC曲线方法分别确定不同道路线形下各个驾驶行为指标判别疲劳驾驶的阈值.根据各个驾驶行为指标及阈值,建立疲劳驾驶综合判别模型,并通过对比分析说明基于驾驶行为指标进行疲劳驾驶判别考虑不同道路线形的必要性.研究结果表明,疲劳状态对驾驶行为的影响在不同道路线形上表现不同,基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法可应用于基于驾驶行为的疲劳检测,不同道路线形下平均识别率达75％,平均误判率为16.5％.     

疲劳驾驶预警系统的研究进展

疲劳驾驶已成为交通安全的重要隐患,严重威胁着人们的生命和财产安全。本文分析疲劳驾驶预警系统的研究难点,介绍当前有代表性的预警系统,并在此基础上对这些预警系统的优缺点进行了对比分析,最后对疲劳驾驶预警系统的发展趋势进行了展望。     

汽车驾驶疲劳分析及其监测

为了揭示驾驶员疲劳驾驶导致交通事故的根本理论原因,本文分析了驾驶疲劳的形成过程及其机理。基于人因工程学角度,以疲劳相关理论为基础,构建了承担驾驶负荷的驾驶员身体系统,并把驾驶行为分为三个阶段,把每一阶段所产生的疲劳严格区分为精神疲劳和体力疲劳。根据驾驶疲劳的程度,把驾驶员的疲劳状况分为了四类,建立了驾驶疲劳累积模型。根据对驾驶疲劳形成的系统分析,概括了现阶段疲劳驾驶监测技术的研究方向,并提出了对疲劳驾驶监测技术的发展趋势和应用前景的建议。     

驾驶人状态适应式疲劳预警方法的研究

为设计针对驾驶人不同疲劳状态的预警方案,本文建立了包括察觉性、理解性和接受性的评价体系,系统研究了听觉、视觉和触觉3种预警方式对处于不同疲劳状态的驾驶人的预警效果。研究结果表明,各种预警方式对处于不同疲劳状态下的驾驶人具有不同的预警效果。听觉方式较适合于轻微疲劳状态,而触觉方式则更适合于非常疲劳状态。据此最终提出了一种适应于驾驶人不同疲劳状态的复合预警方案。     

汽车驱动桥的疲劳检测分析

通过对汽车驱动桥的疲劳寿命基本原理的分析，提出了基于高程块和惯性飞轮的疲劳寿命试验方法，并对该方法的实现进行了探索，开发了HCQ3．0试验系统。     

汽车驾驶不良手势检测系统设计与实现

不少的交通事故是由于驾驶员在驾驶过程中采用不良手势操作转向盘造成的。设计不良手势操作检测装置就是要监测驾驶员在车辆行驶过程中是否有不良手势,若有对驾驶员进行语音报警或提示装置,则可有效提高驾驶的安全性。     

驾驶疲劳监测技术研究综述

疲劳驾驶是导致恶性交通事故的重要原因,多年来,一直受到人们的广泛关注.国内外学者围绕驾驶员疲劳监测问题开展了大量研究工作,提出了基于心电、脑电、脉搏、面部状态、操作参数监测等诸多方法,用于判定驾驶员的疲劳状态.本文对国内外的研究现状进行了综述,为致力于疲劳驾驶研究工作的技术人员提供参考.     

基于DSP的嵌入式驾驶疲劳监测系统研究

为了进行有效的、实时的、非接触式的驾驶员疲劳检测,采取NHTSA和FHWA推荐的非接触式疲劳检测方法PERCLOS,利用TI公司的专用图像处理DSP芯片TMS320DM642,构建了车载的基于DSP的嵌入式驾驶疲劳监测系统。首先使用肤色模型算法迅速定位人脸,然后利用累积差分帧和Hough变换等实时图像处理技术来检测、跟踪眼睛,分析眼睛的状态和提取眼睛的特征参数,计算PERCLOS值、判断疲劳程度并采取报警或其他措施。试验结果表明,系统的算法简单、快速、鲁棒性强。     

HRV分析在驾驶疲劳中的应用研究

驾驶员在驾驶过程中易因疲劳、烦躁和压力等不良生理反应引发事故,而心率变异性(HRV)作为评价人体自主神经系统活性,反映人体生理状态的重要指标,能够准确评估驾驶员的精神状态。为了有效预防事故发生,文章介绍了驾驶员在驾车过程中HRV指标的变化及其应用。结果表明HRV指标结合相应算法模型对驾驶员生理状态识别的准确率高达90%以上,能够有效降低事故发生率。