基于视频的驾驶疲劳检测技术的研究

疲劳驾驶已经成为交通事故的重要因素,若能及时监测驾驶员疲劳程度并且对其进行警告,则可降低此类交通事故的发生率。在图像处理的基础上从驾驶员实际状况出发,从背景中分离驾驶员面部区域,分别采用优化等照度线法和优化mouthmap法提取眼睛和嘴巴特征参数,先在模糊神经网络的基础上建立疲劳分类器识别驾驶员疲劳程度,再在DSP系统上去实现疲劳驾驶检测系统。实验结果表明,该系统满足了一般疲劳的动态识别要求,具有较强的实用性。     

基于Viola-Jones框架人脸检测算法的汽车疲劳驾驶检测

疲劳驾驶导致汽车交通事故逐年增加,为了提升驾车的安全性,需对驾驶员疲劳状态实时监测并及时提醒.为了提高疲劳驾驶判断效率及准确率,本文运用Viola-Jones框架特征矩阵进行人脸预判断;预判断过程中为了减少Haar值计算量并提高人脸识别速度,采用Adaboost算法和级联分析,剔除非人脸的Haar特征值,实现快速人脸识...     

基于DSP的疲劳驾驶实时检测算法实现

针对基于DSP的疲劳驾驶实时检测系统,利用Adaboost算法训练人脸与人眼分类器,在分析了基于Hough找圆法与灰度投影法的人眼状态分析算法各自的优缺点后,提出了一种新的基于区域灰度特征的人眼状态分析算法,该算法不需要精确几何模型,利用基于区域特征的灰度均值,具有很强的鲁棒性。将疲劳驾驶检测算法移植到DSP中后,检测算法的帧速率达到18帧/秒,满足了实时检测的性能要求。     

驾驶员疲劳驾驶预警系统的设计

针对疲劳驾驶监测的要求,设计了一种基于IT公司高速图像处理芯片TMS320DM642的疲劳驾驶预警系统,用以判定驾驶员的疲劳程度,降低交通事故.系统采用机器视觉的方法,先通过CCD摄像头拍下驾驶员的面部图像序列,然后检测出脸部,从而定位眼睛,再利用PERCLOS算法判定疲劳状态.实验结果表明,该系统准确率高、速度快,可...     

驾驶员疲劳检测技术的算法设计与硬件实现

为了减少由疲劳驾驶而引起的交通事故,提出了一种基于非接触式的驾驶员疲劳驾驶检测方法.利用摄像头对驾驶员的面部图像进行采集,经过图像前处理,采用在线识别的方法对驾驶员的面部特征进行识别,获取其疲劳状态;硬件采用DSP系列的TMS320DM642作为核心处理器,在判定驾驶员疲劳之后发出报警.实验结果表明,使用脉冲耦合神经网络方法对图像进行增强与在线识别,可以有效地确定人脸与人眼区域,主控芯片TMS320DM642的运算处理能力满足系统的要求,摄像头焦距为8 mm时,系统有效检测距离为30～150 cm.脉冲耦合神经网络方法对于驾驶员疲劳状态检测可靠性较高,合理地选择硬件平台以及系统的安装位置对检测效果有重要的影响.     

基于脑电信号的驾驶疲劳预报关键参数选取

为了实现驾驶疲劳的及时预报,利用脑电仪在模拟驾驶中采集驾驶员的脑电数据.采用功率谱估计计算不同频段波能量分布情况,确定采用delta和alpha波实现驾驶疲劳预报是可行的.为此,采用BP神经网络构建预报系统,分别对delta波、alpha波单独输入和两者同时输入时预报精度进行验证,结果表明,两者同时输入时预报效果最理想,为车载实时驾驶疲劳预警系统开发提供依据.     

基于安全人机工程学的驾驶疲劳因素及其产生机理分析

在当今各种重大伤亡事故中,交通事故所占比例最大.其中驾驶疲劳已经成为引发交通事故的主要原因,但驾驶疲劳的产生受交通标志、环境、驾驶员自身素质等诸多因素交互作用,成因复杂,表现特征呈现出多维度、多侧面.基于安全人机工程学的原理分析了驾驶疲劳的各种影响因素及其相互关系,归纳出其形成过程分为感知、判断决策和动作3个阶段,提出疲劳驾驶的行为模式,并探讨其内在机理,这对于预防驾驶疲劳,保障车辆安全畅行具有十分重要的理论及现实意义.     

基于机器学习技术在眼部疲劳特征识别上的应用

社会在发展,时代在进步,科技创新日新月异,人类的生活节奏也随之加快,长途陆路运输成为一个重要焦点,交通安全问题在生活中显得尤为重要,疲劳驾驶成为普遍现像,为降低交通事故的发生率,本文设计利用了"眼部疲劳特征识别技术"来判断是否疲劳驾驶的装置.     

基于模糊识别的驾驶员疲劳检测

汽车驾驶员疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一,通过监测驾驶员的眼睛可以判别驾驶员的疲劳程度。对驾驶员眼睛的张开程度、眨眼频率、闭眼持续时间占空比等状态量进行检测和运算分析,提出利用模糊识别算法判别驾驶员眼睛疲劳状态。实验结果表明,该方法能有效识别驾驶员的疲劳状态,实时性好,准确率高。     

基于嵌入式系统的汽车胎压监测系统的设计

汽车轮胎处在异常胎压状态下,容易引起爆胎,成为交通事故发生的重要原因。文章提出了一种汽车胎压监测系统的设计方案,利用压力传感器、控制单元和射频电路实现了对轮胎压力的实时监测,当汽车轮胎压力、温度处于非正常状态运行时,通过报警来通知驾驶员,控制轮胎爆胎发生,以达到安全驾驶的目的。     

基于马尔科夫过程的驾驶疲劳监测装置效能分析

提出一种驾驶疲劳监测装置效能的定量评估模型, 用于分析该装置对降低交通事故发生率的作用.首先运用连续马尔科夫过程为工具, 建立了装有驾驶疲劳监测装置的车辆事故发生过程的动态模型, 并用系统平均正常工作时间(MTTF)来衡量驾驶疲劳监测装置的效能;随后对模型进行了求解, 得到了系统平均正常工作时间与驾驶疲劳监测装置各项性能指标之间的关系并进行分析;最后对驾驶疲劳监测装置的使用与发展提出了若干建议.本模型经过参数标定后可直接用于具体问题的分析.     

基于心电和脑电的驾驶疲劳检测研究

驾驶疲劳是引发交通事故的重要原因。驾驶疲劳检测不仅具有重要的理论研究价值,同时也将产生重大的社会、经济效益。该文通过心电信号计算驾驶过程中的不同阶段的心率和脑电信号,经过功率谱估计后,计算得到功率谱频段比值,作为疲劳检测的指标。模拟驾驶实验中,对驾驶前后两个阶段的19位被试者的生理指标作统计显著性检验,实验结果表明,该文提出的心电和脑电指标可以有效地对驾驶的疲劳和清醒状态进行检测。     

基于数据融合的疲劳驾驶检测算法

为减少交通事故,采用基于数据融合的疲劳检测技术以提高疲劳检测精度. 通过驾驶行为与车辆跟踪技术研究现状分析,选择眼睑遮住瞳孔的面积超过80%的P₈₀和眨眼次数指标作为眼部特征参数、车辆越线指标作为驾驶行为特征参数. 将两个特征参数分为3类,分别为:清醒状态、轻微疲劳状态、疲劳状态;最后通过支持向量机算法建立基于数据融合的疲劳检测模型. 实验结果分别为灵敏度为86.45%,检测准确率为85.79%,特异度为84.63%,较单一数据源的疲劳检测方式精准,建立的融合模型提高了疲劳检测的准确性.     

基于单目摄像头的主动式驾驶行为分析算法

为了预防事故发生,提出一种以人体三维姿态估计对驾驶员行为进行识别监测的算法。利用单目摄像头获取运动中驾驶员的视频流,提取每帧图像的二维轮廓特征,与预先建立的三维人体模型的二维投影进行匹配,实时估计驾驶员上半身的姿态。根据获取驾驶员的8个骨骼节点的三维坐标,对驾驶员的行为识别分析。试验模拟驾驶员正常、单手、接听电话和疲劳/醉酒驾驶4种驾驶状态,通过骨骼节点的坐标变化,实现检测和识别驾驶员的姿态行为并给予提醒。在光线较好的情况下,与PRECLOSE(percent eye closure)算法相比,该算法的误检率降低了24.24%。     

基于密集连接网络的驾驶疲劳状态检测方法

为了解决疲劳驾驶易造成交通事故的问题,提出了基于密集连接网络的驾驶疲劳状态检测方法.首先,借助摄像机采集驾驶状态视频,获取视频帧图像后利用图像处理技术进行图像预处理;利用自适应提升算法检测人脸,再用灰度积分投影和径向对称变换算法定位驾驶员的眼部区域;然后,通过密集连接网络精确判别眼睛状态,在网络中设置了3个密集连接块以减少特征参数和加快训练速度,且采用稀疏化结构以减少存储量和增强特征传播;最后,借助2个疲劳参数综合判断驾驶员的疲劳状态,使检测结果更为准确.定性和定量实验结果证明,该方法在准确率等方面优于现有技术.     

交通肇事犯罪若干问题研究

汽车时代的来临具有双重性,在带来各种便利的同时,其本身也蕴含了很多风险.交通事故具备风险的本质特征,因为它是人为的风险,具有严重的后果并且是可以被规制的.交通肇事罪作为在新中国第一部刑法典中规定的犯罪,在经过诸多的修改后,尤其是<中华人民共和国刑法修正案(八)>将醉酒驾驶等行为规定为犯罪,有必要对交通肇事犯罪在罪名的设...     

高速公路上防止货车侧翻的研究

近年来高速公路上的交通事故越来越引起人们的重视。为减少交通事故的发生,人们开始研究交通事故的类型和预防交通事故的发生。笔者就预防货车在高速公路上的侧翻提出了＂货车运行状态监控系统＂,以通过运行状态监控系统来减少货车侧翻交通事故。     

依据驾驶行为的动态分析辩识交通事故原因

通过建立的驾驶行为形成模型 ,推导出描述驾驶行为动态特征的可靠性表达式 ;然后 ,结合驾驶可靠性计算公式和驾驶行为形成因子的计算机仿真 ,提出了评价驾驶失误对驾驶员车辆系统动态性能影响的方法 .根据对驾驶员车辆系统中驾驶失误的分析得出 ,感知可靠度的变化增大了交通事故发生的可能性