基于OpencvOpenCV软件部队疲劳驾驶预警系统的设计

部队作为一支特殊的队伍,为杜绝其疲劳驾驶现象出现,减少交通事故发生频率,各种疲劳驾驶预警系统应运而生。Opencv软件封装有多种图形图像处理算法,利用该软件来开发部队疲劳驾驶预警系统尤为重要。因此,文章在简单介绍Opencv软件有关内容的基础上,重点分析了基于Opencv Open CV部队疲劳驾驶预警系统的设计。     

基于机器视觉的疲劳驾驶检测算法研究

本文基于机器视觉技术设计疲劳检测算法,利用部署在车内的小型监控摄像头实现对驾驶人状态的实时监控;通过分析驾驶人的眼部、嘴部状态和头部动作,综合判断驾驶人的疲劳状态,实现实时的疲劳驾驶检测和预警,有助于规避驾驶过程中内部与外部的不安全因素,保障驾驶安全。     

基于特征值检测的车辆防疲劳驾驶系统应用研究

本文利用特征值检测原理,设计一种能够对人脸特征值进行自动检测的车辆防疲劳驾驶系统,利用该系统,可以有效降低因疲劳驾驶造成的交通事故。     

一种具备自动感光和防疲劳驾驶的智能车用遮阳板

交通环境是驾驶安全的重要影响因素.视觉特性中的光感强度对驾驶员的反应和注意力有较大影响.根据这个特点,本文介绍了一种具备自动感光和防疲劳驾驶的智能汽车用遮阳板.通过检测识别车内光线强度,调节遮阳板角度,减少车内光线对驾驶员的影响;利用视觉算法识别驾驶员面部表情或面部动作,判断其是否疲劳驾驶,进而自动调节遮阳板角度,改变车内光线对驾驶员进行提醒.     

基于视觉的可靠性疲劳驾驶检测技术研究

基于视觉的疲劳驾驶检测技术是疲劳检测领域的前沿技术,但由于该检测方法易受到光照强度、驾驶环境、驾驶员个体差异等诸多因素的影响,使得多数基于视觉的疲劳驾驶检测的算法不能拥有较好的稳健性。针对这一现状,提出了一套改进的疲劳驾驶检测算法。旨在提高疲劳驾驶检测的可靠性和准确度,以适应实际应用需求。     

基于疲劳监测的驾驶风险评估系统设计

疲劳驾驶已成为影响道路交通安全的重要因素,引入驾驶员实时疲劳检测结果,综合“人—车—路—环境”4个方面建立了基于Logistic回归模型的驾驶风险评估系统。将基于面部多特征的疲劳驾驶检测结果作为驾驶员驾驶状态输入,将通过高德地图应用程序接口（application program interface,API）获得的驾驶员行驶道路线形以及当前环境能见度和车辆类型哑变量处理与变量赋值后作为自变量输入,建立了驾驶风险评估系统。在背光与对光的情况下模拟车载环境,分别对系统进行测试,结果显示疲劳状态识别率达90%以上;在评估模型方面,通过SPSS检验,模型总体有意义且拟合优度较高。     

基于ARM的防疲劳驾驶检测系统

基于ARM的防疲劳驾驶检测系统,采用USB摄像头采集驾驶员的面部图像并将图像转换为数字信号传给ARM处理器。采集的面部图像通过模板匹配算法用特定的眼部分类器进行计算,与眼部分类器配比,在指定的矩形区域中提取出眼部图像,计算眼部图像的灰度直方图。通过对驾驶员的眼部闭合状态的实时分析可以获得PERCLOS参数,从而判断驾驶员的驾驶疲劳状态。经实验测试证明该方法准确性高,能在多种情况下检测驾驶员是否处于驾驶疲劳状态。     

一种车载疲劳驾驶检测方法

文章针对车辆驾驶员的疲劳检测,提供了一种使用图像处理的方法来对驾驶员的眼部信息进行提取,建立眼部状态判定模型,根据图像信息提取判断出闭眼的时长以及闭眼的频率分析判断疲劳行为,并对驾驶员进行提醒和辅助驾驶,以减少交通事故的发生。同时,该方法给出了驾驶员处于疲劳状态并预警,提出了疲劳等级划分,不仅检测驾驶员是否疲劳,还检测驾驶员的疲劳等级,并给出相应的提醒操作。     

基于多感官协同疲劳驾驶预警方案的研究

疲劳驾驶已成为社会的一个绝症"毒瘤",严重威胁人们的生命和财产安全。以驾驶员为研究对象,结合交通心理学、车辆人机工程学相关理念,利用驾驶员听觉、触觉、嗅觉,设计一套三位一体多感官协同的预警方案。方案从微观出发,注重本体感受,结构简单、便捷,并充分利用车上的设备,经济性好,适合市场的推广。     

基于脑电信号组合熵特征的驾驶疲劳检测分析

驾驶疲劳是驾驶员的常见职业危害,驾驶疲劳检测对运输安全具有重要意义。在本研究中,采用样本熵(sample entropy,SE)和近似熵(approximate entropy,AE)对脑电(EEG)进行特征提取,分别把两种熵组合特征和单一熵特征输入分类器进行驾驶疲劳识别。运用4种经典的分类器：K最邻近(KNN)、决策树(DT)、提升树(Adaboost)和支持向量机 (SVM)对组合熵特征集和单一特征进行识别分析比较。实验结果表明：驾驶疲劳程度增加,SE和AE显著降低,两种非线性指标均是驾驶疲劳的敏感特征指标;4种分类器均可有效识别驾驶疲劳状态,KNN分类器的识别性能最佳;组合熵特征集识别精度比单一熵特征更高,其中KNN分类器组合特征模型在FP1通道的疲劳识别的平均准确率可达92.8%。基于单通道EEG组合熵检测驾驶疲劳具有较好的稳定性和鲁棒性,具有广泛的应用前景。     

一种车载疲劳驾驶监测仪

针对目前私驾车的不断增加，对于安全驾驶的问题也越来越重视，除了自觉遵守交规以外，还要对日常驾驶过程中遇到的问题如疲劳驾驶进行监控和预警。以往只有高档车才有的功能如何用到中低挡车辆上，目前市面上有很多方案，在此介绍了一个低成本的设计方案，较好地实现车载疲劳驾驶监测。并介绍一种被动监测的方法来监测驾驶员的疲劳状态，通过采用一个低成本的手机模块组成的监测系统，实现对驾驶员眼睛状态的监控，以便确定驾驶员是否处于疲劳状态。同时通过声光报警提醒驾驶员，从而达到减少发生道路交通事故的目的。     

基于人脸关键点检测的车载疲劳驾驶系统研究

针对传统目标检测面部微表情的模型精度低的问题,转换思路利用人脸识别三元子算法提取人的面部关键点,进行面部关键点的标注,对面部关键点进行欧氏距离计算并与传统目标检测算法结合,从而对人脸面部微表情进行准确识别,并利用闭眼、低头、打哈欠3种预警方法进行互补,并通过车道线分割,进行车辆的行驶异常状态的判断,从而准确对驾驶员进行疲劳驾驶检测,并且可以检测驾驶途中抽烟打电话等不安全行为。采用的面部关键点模型68关键点人脸关键点标注模型,目标检测模型yolov5s,并对神经网络添加了空间向量注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM),提高检测准确度。系统法高度集成于开发版中,使得该系统具有方便快捷、准确度高的优势。实验表明,三元子和目标检测以及车道线分割结合的方法,能够有效对驾驶员进行疲劳驾驶面部微表情检测,并且准确率相较于传统方法有了大幅度提高,解决了传统目标检测微表情方法中准确度低、适用范围狭窄、鲁棒性差的问题,能够有效识别疲劳驾驶并及时提醒驾驶员。     

结合智能手表的疲劳驾驶监测系统

疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因,已经成为一个严重的社会问题,对疲劳驾驶的有效检测和预警可以减少交通事故的发生。结合当下智能手表广泛应用于日常活动生理指标的检测和运动状态的监测,文章设计了基于智能手表检测驾驶员疲劳状态的疲劳驾驶监测系统。通过智能手表采集驾驶员心率信号,系统基于心率计算驾驶员打哈欠的概率,并对心率变异性进行特征提取,同时使用内嵌了红外传感器的摄像头进行图像处理,利用Dlib库进行驾驶员眼部疲劳的检测,最后采用SVM分类算法实现驾驶员疲劳的判定。     

基于脑电图识别结合操纵特征的驾驶疲劳检测分析

交警部门在进行道路安全管理时,对疲劳驾驶的人员进行有效的驾驶疲劳检测,是辨别疲劳驾驶人员前提与基础。本文基于脑电图识别结合操纵特征为切入点,通过选取的样本进行驾驶疲劳实验,将脑电图识别与车辆操纵特性相结合来检测驾驶员的疲劳状态。     

对脑电信号特征的驾驶疲劳检测方法

疲劳驾驶已成为一种严重的社会问题,但是目前业内依然缺乏一种行之有效的疲劳驾驶预防与技术检测手段。本文提出了一种基于脑电信号特征的驾驶疲劳检测方法,文中采用疲劳驾驶模拟试验方法,通过分析研究对象面部表情变化情况,探讨了驾驶员疲劳状态与其脑电信号特征之间的关联性。在此基础上,本文分别提取研究对象脑电信号特征值中的"δ、θ、α与β"四种脑电节律能量值进行疲劳指数对比分析。     

汽车智能驾舱驾驶疲劳检测系统设计

疲劳驾驶是影响交通安全的主要因素，当前疲劳驾驶的检测方法普遍存在设备体积大、侵入性强、实时性差等弊端。文中设计的基于FPGA的疲劳驾驶检测系统，首先利用区域长宽比改进YCbCr人脸分割算法，提高算法在驾驶环境中对于人脸的辨识度；然后建立动态视频人眼跟踪模型，在人脸范围内定位人眼位置，采用三帧差算法检测眨眼动作，以眨眼率作为疲劳的评价指标，对司机状态进行实时监控；最后利用FPGA芯片完成实时图像数据的处理和疲劳驾驶检测。实验证明，该系统具备在光线昏暗和佩戴眼镜等场景下检测疲劳状态的能力，并且检测系统充分发挥FPGA芯片数据并行处理优势，具备体积小、速度快、集成度高，通电即可工作的特点，有利于在狭小的驾驶舱环境部署，具有一定的工程应用价值。     

基于复杂驾驶环境下面部特征识别技术的防疲劳驾驶系统

本课题阐述基于面部特征识别技术的防疲劳驾驶系统研究、开发.通过后台管理系统进行大数据分析,研究驾驶员疲劳规律、预测驾驶员可能出现的疲劳,方便管理人员有针对性的重点关注"常疲劳"的驾驶员,实现精细化管理,尽早预防、尽量避免疲劳驾驶,为行车安全把好关.     

基于人眼状态信息的非接触式疲劳驾驶监测与预警系统

疲劳驾驶预警系统对保障驾驶员的安全驾驶具有十分重要的作用。以驾驶员人眼图像信息处理为基础,建立了离散单位时间内非正常状态时间所占百分比疲劳判断模型,实现了对驾驶员疲劳状态的监控与预警。通过近红外光源对人眼主动照明,采用互补金属氧化物半导体摄像头实现对人眼图像信息的采集,基于Adaboost算法实现人眼准确定位,利用Harris强角点检测人眼中心区域,得到眼睛的视线状态信息,根据疲劳判断模型,设计可调的预警阈值,实现驾驶员疲劳状态的分级预警。实验结果表明:在一定条件下,系统判断响应时间为1.5 s,虚警率为4%,具有抗干扰性强和实时性好等特点。     

嵌入式疲劳驾驶远程监测系统

针对疲劳驾驶监测,论文讨论了一种嵌入式疲劳驾驶远程监测系统的设计,具体介绍了基于RTMP传输协议可支持IPv6/IPv4的嵌入式疲劳驾驶监测系统的设计过程。主要研究内容包括：采用YOLOv3-tiny+Dlib人脸68关键点检测方法实现了对打哈欠、瞌睡等疲劳行为的监测,通过RTMP传输协议将驾驶员疲劳状态实时上传至后台服务器以方便工作人员的监管。实验结果验证了该系统对疲劳驾驶行为识别率可达95%,远程视频传输延时约为600毫秒,相关性能能够满足疲劳驾驶监测以及实时视频传输的需求。     

基于脑电识别与车辆操纵特征的驾驶疲劳检测分析

本文以脑电识别与车辆操纵特征为切入点,通过模拟疲劳驾驶实验,将脑电识别与车辆操纵特性相结合来检测驾驶员的疲劳状态.通过对脑电信号的S变换分析,发现不同驾驶时刻其变换时频谱图存在显著差异,可用来区分驾驶过程中驾驶员的精神状态,结合车辆操纵特征参数,得到操纵特征与疲劳状态的关系,为脑电识别与操纵特征的驾驶疲劳检测的有效性提供一定的理论和实验基础.