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。     

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...     

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.     

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.     

疲劳对驾驶员感知判断及操作特性的影响

在分析疲劳对行车安全影响的基础上,采用实验心理学测试与主观疲劳调查的方式,研究了不同疲劳程度下驾驶员的感知、判断及操作特性。分析了不同疲劳程度下驾驶特性测评指标的变化规律,确定了不同疲劳程度下的驾驶特性测评指标阈值。提出了基于驾驶员驾驶特性的最大连续驾驶时间建议,可为相关部门制定或修订驾驶服务时间提供参考依据。     

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...     

基于转向盘特征值的汽车疲劳驾驶系统的应用研究

疲劳驾驶是导致货车事故的主要因素之一,文章通过转向盘转向特征值和方向盘握力特征值对货车驾驶员在驾驶过程中的疲劳状态进行界定,研究了疲劳预警方法。经过5名货车驾驶员实车测试,基于转向盘特征值的汽车三级疲劳预警系统正确率可达90%以上。在行车过程中,驾驶员驾车舒适度未受到影响。     

驾驶员疲劳度的实时检测

驾驶员疲劳驾驶是机动车事故发生的一个重要原因,基于驾驶员疲劳度检测方法的疲劳度检测系统可以减少交通事故的发生率。然而很多算法在实现上太复杂或者难以实现。产生睡意的情况下,眼睛睁开幅度比正常情况下要小,而且每次睁开的幅度很固定。根据这种特点,设计了一种实时检测驾驶员疲劳时眼部状态的方法,采用红外线CCD摄像头采集图像,在DSPTMS3206416芯片的基础上实时处理。可以不受光线干扰,快速实时有效地识别出驾驶员疲劳时眼部状态。     

基于脑电“微状态”的驾驶员脑负荷研究

驾驶疲劳影响驾驶员的警觉度和注意能力,同时严重影响道路交通安全。该文在实验室驾驶平台中模拟疲劳驾驶的基础上,提出了一种评估驾驶过程中大脑工作负荷的方法。实验结果表明,当大脑工作负荷较小时,在theta频段左前额高电势微状态出现的频率升高;当大脑工作负荷较大时频率降低。以此为指标,可以对驾驶员的放松和警觉状态进行检测。     

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     

高速公路交通事件检测影响因素分析

高速公路交通事件的有效检测对保证交通安全、提高运输效率具有重大的经济效益和社会效益。文章首先对高速公路交通事件进行了种类划分,分别分析了常发性交通事件和偶发性交通事件对交通流的影响。采用交通仿真软件TSIS（traffic software integration systems）获取研究所需的数据,研究和分析如何进行交通事件检测算法的参数选择。通过对仿真数据的分析,发现以车辆占有率作为交通事件的检测参数更为合理。     

基于视觉特征和信息传递的高等级公路交通标志设置有效性分析

道路标志在现代道路交通中发挥着重要的作用.本文通过驾驶员对交通标志设置的基本要求,对公路交通标志的设置进行了分析.在基于驾驶员视觉特征和信息传递的条件的分析的基础上,得出了交通标志设置应该满足的要求,为交通标志的设置提供了可靠的建议.     

城市快速路交通事件影响范围预测模型

为研究交通事件对城市快速路交通流的影响,在对MCTM模型进行改进的基础上,建立快速路交通事件影响范围预测模型.该模型针对城市快速路交通流的亚稳态现象,模拟亚稳态区域的交通流状态;同时考虑交通事件对元胞主要特征参数的影响,并结合事件发生的不同位置,对元胞设置进行调整;最后提出事件影响长度的概念,并将其作为交通事件影响范围的评价指标.以北京市局部道路网为研究对象,结合交通事件的相关数据,对该模型进行了参数标定和实例分析.结果表明,仿真数据的变化趋势与实测数据基本一致,且误差在可接受范围内.模型能清晰地反映出不同时刻各个路段的交通流状态,可有效地确定城市快速路交通事件的影响范围.     

基于纵向时间序列的快速路交通事件检测算法

为了提高快速路交通事件检测算法的效率,减少交通事件对快速路交通流的影响,在提出交通参数数据纵向时间序列定义的基础上,重新界定了异常交通状态的概念,分析了异常交通状态与交通事件之间的关系,利用增益放大原理设计了交通状态变异指数和以此为基础的交通事件检测算法,在确定交通事件位置的同时,给出事件的空间影响范围,并以某城市快速...     

毗邻隧道群出口的交通标志设置研究

为提高毗邻隧道群出口交通标志设置的有效性,对毗邻隧道群出口的交通标志设置进行了研究。根据毗邻隧道群道路交通特征和驾驶员有效利用交通标志传递信息的条件,以人机工程学和交通流理论为基础,利用驾驶员的视觉惰性以及瞳孔面积变化速度与行车安全的关系,建立了交通标志有效设置的数学模型。最后以安徽省六武(六安到武汉)高速公路毗邻隧道群为例,对毗邻隧道群出口交通标志的设置地点、合理俯角和出口距离进行了分析计算,验证了模型的合理性。     

基于前视距离的路侧交通标志设置方法

为了保证在复杂环境下驾驶员发现交通标志后有充足的时间完成标志信息的读取,在分析交通标志使用过程的基础上,提出标志设置的前视距离,并建立约束条件。为进一步确保车辆能够在危险点或分岔口前安全、顺畅地完成车辆行驶状态的改变,基于标志前视距离的约束条件和对目前标志设置方法中存在问题的分析,结合标志设置对路侧安全的影响,建立了新的路侧交通标志设置方法。     

公路交通事故驾驶员事故前操作行为模式研究

交通事故的成因错综复杂,驾驶员驾驶过程中感知、判断、决策任一环节出现差错都可能导致道路交通事故的发生。以公路交通事故为研究对象,运用AHP分析方法和模糊评判方法,分析了影响驾驶员事故前操作行为的影响因素,建立了驾驶员事故前对各感知因素的评价指标体系及驾驶员对各影响指标的评价模型,并用模糊数学和模糊推理的方法建立了基于交通事故的驾驶员事故前操作行为模式模糊控制规则。该研究成果可以运用于对车辆驾驶人的安全培训,提高交通运输的安全性;也可用于交通事故的鉴定与处理环节,提高交通事故鉴定水平,使相关部门对交通事故的处理更为妥善。     

基于粗糙集的道路交通事故预警算法研究

按照历史道路交通事故数据分析,把交通事故分为具有不同特征的道路交通事故类型,归纳造成不同特征的道路交通事故发生原因(人,道路,车辆,天气等),利用粗糙集理论在事故原因与事故类型之间建立一个映射规则,为道路交通事故的预警提出了既快又简的融合算法。通过安装在汽车上的算法数据库,建立道路交通事故监测预报系统,根据监测驾驶员可在事故来临之前做出正确的调控措施,把道路交通事故消灭在萌芽状态中。     

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。