驾驶员疲劳驾驶监测方法研究的进展

近年来,疲劳驾驶已经成为汽车安全的重要隐患,严重地威胁着人们的生命和财产安全.文章介绍了疲劳驾驶的特征表现和产生原因,及该技术的研究现状,并对当前几种具有代表性的疲劳状态监测方法进行了评述;利用信息融合技术,将多种监测方法进行有机的结合的方法是驾驶员疲劳状态监测的发展趋势;文章还提出了驾驶员疲劳状态监测及预警装置的非接触性、车载性、实时性的研究思路.     

基于多参数融合的疲劳驾驶监测及预警系统

为预防交通事故发生,针对疲劳驾驶进行实时有效监测和预警的需要,提出在脑电检测的基础之上,提取了近似熵、Kc复杂度和C0复杂度,建立了混合专家网络分类器模型,实现了觉醒和瞌睡状态的预测.同时,用小波包域功率谱实现了闭眼的检测,作为瞌睡监测的辅助检测.系统监测异常状态时,将发出声音及视觉指示提醒驾驶员注意安全行驶.经测试,在最佳窗长下,觉醒和瞌睡状态的识别准确率为75.25±9.21;睁闭眼状态的识别准确率为87.31±3.97;系统监测的平均处理时间为0.1708±0.0124s.混合专家网络方法可以快速有效的识别睁眼、闭眼和瞌睡状态,为开发实时、便携的疲劳监测预警设备提供了很好的模型.     

一种对于疲劳驾驶的评估及预警方法

本文提出了一种基于多传感信息融合的KEEP-COOL疲劳驾驶安全等级评估及预警方法。主要分为以下几个部分:安全等级的划分方法及预警决策方案、基于驾驶员面部特征的驾驶员疲劳度评估方法、基于车道线数学模型分析的车辆行驶状态评估方法。结合各项检测结果,首先划分出驾驶安全等级,然后根据不同的安全等级做出相应的预警及控制反应。     

基于Kinect的疲劳驾驶综合监测系统研究

基于Kinect传感器研究设计一种驾驶员疲劳状态综合监测系统,通过对Kinect红外图像数据的预处理,减弱了夜晚光照不足的影响;进而利用Kinect提供的人脸识别功能获取驾驶员头部、嘴部、眼部等部位的特征信息,并利用RBF神经网络进行信息融合,分级判断驾驶员的疲劳状态;同时利用滑动平均法及数据库技术,使疲劳状态监测更加准确可靠。模拟实验结果表明,本系统在白天甚至夜晚都能较有效地监测驾驶员疲劳状态。     

基于深度学习的面部特征检测与疲劳驾驶预警

疲劳驾驶是道路交通安全的无形杀手。为保证检测的高效性、准确性,设计出一种基于深度学习的疲劳驾驶检测系统。首先,运用OpenCV对实时采集的图像进行灰度化预处理;然后,通过方向梯度直方图特征检测并提取人脸区域,利用Dlib模型标定68个人脸特征点;最后,利用改进的眨眼、打哈欠和点头检测算法分别计算出眼睛、嘴巴的长宽比以及头部姿态的欧拉角,并与其对应的阈值作对比,进而判定驾驶员是否处于疲劳状态并做出相应的预警措施。实验表明,该系统进行检测时,准确率高达97%,验证了其有效性。     

基于DSP多特征检测疲劳驾驶监测系统研究

针对疲劳驾驶监测的要求,提出基于DSP红外条件下对眼睛、嘴巴、头部同时检测进行疲劳监测的方法.该方法首先利用人眼红外光源下的红外效应来进行图像差分,以此获取瞳孔来定位眼睛区域;然后用基于个体的模板匹配方法进行特征提取和动态模板匹配方法进行原始迭代跟踪;最后用计算出来的眼睛的闭合程度和是否打哈欠、点头来判断疲劳程度.实验证明该方法综合了驾驶员的三个个体特征.准确率较高、速度较快,可以满足非接触式、全天候、实时监测的要求.     

驾驶疲劳脑电信号的多尺度熵分析

驾驶疲劳是引起交通事故的主要因素之一.为了降低因驾驶疲劳引起的危害,探索检测驾驶疲劳的新方法,根据脑电信号的非线性特征,使用非线性动力学的多尺度熵方法来分析12名受试者处于不同驾驶状态时各导联脑电信号的多尺度熵值.实验结果表明:尽管12名受试者在不同驾驶状态时的熵值不同,但其数值特征是一致的,即非疲劳驾驶状态时的熵值高于疲劳驾驶状态时的熵值.说明多尺度熵可以区分不同的驾驶状态,可以作为检测驾驶疲劳的一个指标.     

疲劳驾驶状态智能识别算法的研究

本文分析疲劳驾驶状态智能识别装置中脑波采集与处理的模块结构,对模块获取的数据流进行解析获取眨眼特征值,用层次模型计算出专注度、放松度与疲劳状态相关系数,采用一种基于眨眼次数与专注度、放松度相关系数的疲劳状态智能识别算法深入进行研究,研究将国内外已有的准确率较高的Knn算法应用于智能识别中,为提高该装置疲劳驾驶状态识别的...     

多源信息融合在驾驶疲劳检测中的应用

疲劳驾驶已成为引起交通事故的主要原因之一。目前众多驾驶疲劳检测方法都是通过单一的基于图像处理技术实现对驾驶疲劳的识别检测,而这种方法易受驾驶环境的影响,限制了其检测的准确性和可靠性。针对这一局限性,引入多源信息融合技术,选择基于图像的PERCLOS值以及基于非图像的方向变化与驾驶员反应不一致情况、方向盘动作状态和连续驾驶时间作为融合参数,并采用TS模糊神经网络(TSFNN)进行综合判断的方法,提高了驾驶疲劳检测的准确性和可靠性。经过实验表明该方法有一定的有效性。     

关于疲劳驾驶行为的研究和建模

道路交通伤害是一种致命的灾难，每年在全球无情地夺去大约120万人的生命，而疲劳驾驶在道路交通伤害的原因中占据了很大的比例，对交通安全的危害日益严重。本文针对疲劳驾驶的特点，从驾驶人驾驶行为表现的角度进行建模分析，以区别出疲劳状态下的驾驶，并对以后该课题的发展方向作了简单的展望。     

基于Stacking-Bagging-Vote多源信息融合模型的财务预警应用

集成重采样技术可以在一定程度上解决财务预警研究中样本的不平衡性难题,而不同的集成模型与不同的重采样集成技术有不同的适配性.研究发现,Up-Down集成采样与Tomek-Smote集成采样分别适配于Bagging-Vote集成模型和Stacking融合模型.基于此,构建了Stacking-Bagging-Vote(SBV...     

基于云计算的煤矿安全监测预警系统研究

针对传统煤矿安全监测系统存在无法提前预测井下事故等问题,提出一种基于云计算的煤矿安全监测预警系统,介绍了云计算、SaaS、数据挖掘等相关技术,并详细阐述了系统总体架构及云数据中心的设计。该系统可以有效地预报井下瓦斯事故、机电事故、火灾事故、水害事故等,降低发生安全事故的风险。     

山洪监测声光电一体化预警系统设计及应用

为解决山洪监测预警能力不足的问题,结合山洪成灾特点,在分析目前山洪监测预警系统存在主要问题的基础上,利用当前先进数字和物联感知技术,依托数据分析算法,采用水位和雨量模块化设计思路,设计和研发山洪监测声光电一体化预警系统。搭建以水位监测、雨量监测、视频监控、预警广播为一体的监测预警系统结构框架,能够显示实时水位、雨量等数据,根据水位和降雨量的预警阈值自行演算进行现地预警,并且能够将采集数据、图像及预警信息传输到云端。基于及时、准确、可靠的山洪监测声光电预警一体化系统,切实提高山洪灾害全天候、全过程的监测预警能力,在实践应用中预警系统适用于沟渠、河道等多种场景,具有实时监测数据准确、预警精度高、预见期足够、预警设备适用性强等优点。     

天基预警系统传感器调度方法

对天基预警系统调度问题进行了研究。在分析预警任务过程与特性的基础上,提出一种基于关键点的任务分解方法,以简化多任务多资源间的复杂可视关系并降低单任务的资源占用量。针对子任务调度问题,提出一种基于复合优先权的求解算法。仿真结果表明提出的任务分解方法和调度算法能够在给定时间内求得理想的调度方案。     

基于加速度信号的过山车监测预警系统设计

鉴于国家对特种设备安全的要求和大型游乐设施测试系统的现状,设计了一种过山车监测预警系统。系统的信号采集装置安装在过山车上,采用数字信号处理器(DSP)作为主控芯片,运算速度快,可实现数据的实时采集,硬件电路多采用3.3V的低功耗芯片,节能环保。系统采集高频振动加速度和低频运动加速度信号,通过WiFi将数据传输给上位机,上位机软件使用LabVIEW开发,运用小波分析处理数据,并采用BP神经网络算法诊断故障,同时,对采集的信号和标准信号进行快速傅立叶变换(FFT)分析并作频谱图,可直观的检验诊断结果。如果诊断出故障,系统可发出警报并通过通用分组无线业务(GPRS)通知相关工作人员。实验结果表明:系统的运算速度快,诊断结果可靠。     

Study on early warning index of spatial deformation for high concrete dam

Owing to the deficiency in early warning for high concrete dam,a formula was established to characterize the deformation behavior of high concrete dam as a whole.The early warning index of spatial deformation was calculated by low probability principle on the basis of the deformation entropy formula proposed.The steps were as follows.Firstly,the probability method was utilized to define the degree of order and degree of chaos for each survey point.Secondly,the weight distribution among the survey points was...     

基于CUDA的行车安全预警方法

为了提高机动车驾驶时的安全性,提出了基于计算机视觉的行车安全中车距估计与超车检测方法。首先,使用车辆阴影检测方法确定车辆位置,根据阴影位置和视觉中心点的距离建立车距估计函数;其次,对超车情况使用背景光流建模的方法建立光流估计方程,通过估计光流将行驶中的正常物体与非正常物体分开,从而辨识驾驶途中的超车现象。根据车距和超车情况的检测及时提醒驾驶员注意行车中可能存在的安全隐患。实验结果表明该方法可以较为准确地估计车距、检测超车情况。在统一设备架构（CUDA）下使用图形处理器（GPU） NVIDIA GeForce GTX680显卡对算法进行加速,可以达到48.9ms/帧的处理速率,基本满足了实时处理的要求。     

安徽省旱情监测预警综合平台研究与建设

动态监测区域旱情发展变化过程,及时有效甄别旱情等级严重区域对有效降低旱灾损失至关重要。针对安徽省水利厅旱灾防御业务工作中的核心业务需求,采用成熟的 SOA 架构,集成 B/S 和 C/S 结构优势,设计完成安徽省旱情监测预警综合平台架构。融入具有自主知识产权的基于下垫面的旱情综合监测评估技术,开发安徽省旱情监测预警综合平台,并在安徽省水利厅进行应用部署。在 2019 年安徽省特大干旱期间,综合平台准确性、实用性、可操作性得到充分验证,业务化应用表明该综合平台可为防旱抗旱业务工作提供强有力的技术支撑。     

Mach-Zehnder干涉型长周界预警系统入侵目标定位

分布式光纤传感器尤其是干涉型光纤传感器以其特有的优点近年来成为研究的热点.针对长周界大范围设施的实时监测问题,阐述了双Mach-Zehnder环监测系统的原理.根据入侵干扰信号的特点,改进了原有的定位方法,提出了一种二次相关的方法以解决在入侵点定位过程中运算量与实时性的问题,并用实验数据加以说明此方法确实有效.     

基于无线通信的嵌入式智能家居预警系统设计

现有的嵌入式智能家居预警系统存在着响应时间长、误报率高的弊端,为了解决上述问题,引入无线通信技术对嵌入式智能家居预警系统进行设计。嵌入式智能家居预警系统硬件设计主要包括无线通信单元、主控单元与遥控单元设计,软件设计主要包括无线通信程序、主控程序与安防预警程序设计。通过系统硬件与软件的设计,实现了嵌入式智能家居预警系统的运行。通过实验结果得到,与现有的嵌入式智能家居预警系统相比,设计的嵌入式智能家居预警系统极大地降低了系统的响应时间与误报率,充分说明设计的嵌入式智能家居预警系统具备更好的预警性能。