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当前来说由于疲劳驾驶而引发的交通事故越来越多,而夜间是疲劳驾驶的高发时段,由于这种原因,文章设计了适用于在夜间监测驾驶员是否处于疲劳状态的系统。利用OPENCV软件对得到的红外图像进行人脸的检测与识别,得到人脸的红外图像,针对得到的人脸红外图像进行灰度化和二值化的处理,设定一个阈值根据二值化后像素的个数判断驾驶员是否处于疲劳状态,如果处于疲劳状态的情况下,系统就会报警提醒驾驶员注意采取措施。如果驾驶员并不处于驾驶疲劳的状态,那么监测系统将继续检测。 相似文献
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(接2022年第7期)一、驾驶员疲劳监测相关术语GB/T39263-2020《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》对驾驶员疲劳监测(DFM)和驾驶员注意力监测(DAM)都给出了定义。《驾驶员注意力监测系统性能要求及试验方法》中对驾驶员注意力监测系统及相关的表述和定义如下:1.注意力分散驾驶员在驾驶车辆时因疲劳驾驶、受外界环境干扰或从事与驾驶无关的动作,导致其无法专注执行驾驶任务的状态。 相似文献
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基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳实时监测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态实时监测的方法。为了实现眼睛状态的检测,首先通过计算累计背景和当前帧的差分图像的质心确定脸部范围,然后通过二值化和轮廓检测确定眼睛的搜索区域。在利用启发式规则进行筛选定位之后,计算眼睛骨架曲线和两眼角连线之间的距离得到眼睛的睁开程度。通过计算相应的疲劳指标如PERCLOS、平均睁眼程度、最长眼睛闭合时间来推测驾驶员的疲劳状态。以驾驶员面部视频的主观评分作为评价依据对检测方法进行评价,结果显示上述3个指标在不同的疲劳等级下均存在显著性差异,通过对不同指标的融合可达到较好的疲劳检测准确率。 相似文献
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有效防止和监督驾驶员疲劳驾驶,对降低交通事故具有重要意义。文章提出了一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态的识别方法。首先通过计算累计背景和当前帧的差分图像的质心确定脸部范围,然后采用了二值边缘图像的人眼定位方法,计算出眼睛区域的面积和持续闭合时间,依据PERCLOS准则,判断驾驶员是否处于疲劳状态。实验表明,系统能够实时准确地定位人眼及检测眼睛的开闭状态,从而有效地检测驾驶员的疲劳程度。 相似文献
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驾驶员疲劳与精神分散是引发夜间行车交通安全事故的主要因素之一,驾驶员服睛位置的快速准确定位是利用视觉方法对驾驶员的夜间驾驶状态进行监测和预警的前提。文中利用Otsu阈值方法分割驾驶员人脸,根据分割后的二值化图像进行水平和垂直方向投影确定人脸位置,并在可靠定位人脸区域的基础上,建立了眼睛位置检测的感兴趣区域。采用Harris角点特征提取的方法在感兴趣区域内进行眼睛位置的快速有效定位。实验结果表明,该算法具有很好的可靠性和实时性,为后续夜间驾驶员状态研究奠定了良好基础。 相似文献
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依托浙江省交通运输厅科技计划项目《面向职业驾驶员的穿戴式心电数据采集及个体健康状态异常分析技术研究》。"两客一危"驾驶员一直是特重大交通事故的主要肇事者,而疲劳驾驶又是诱发事故发生的三大最主要原因之一。针对疲劳驾驶的隐蔽性,且尚未有科学严谨的检测方法来判断疲劳驾驶,并预防疲劳驾驶导致交通事故的发生。面向公路运营行业职业驾驶员,基于可穿戴式的心电监测设备,对驾驶员驾驶过程中的心电数据进行实时监测,进行疲劳程度分析与管理。研究结果有助于"两客一危"相关管理部门及运营企业对驾驶员的管理,以减少运营车辆造成的交通事故。 相似文献
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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. 相似文献
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七、轮胎气压监测(TPM)系统 1.功能 当4个轮胎中的任何轮胎气压明显下降或上升时,轮胎气压监测(TPM)系统会对驾驶员发出警报,并使驾驶员能够在驾驶员信息中心(DIC)显示单个轮胎气压及其位置. 相似文献
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东海大桥健康监测系统桥梁健康状态评估方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在东海大桥桥梁结构健康监测系统评估子系统中,用层次分析法建立了桥梁性能评价模型,分析确定影响桥梁结构性能状态的各因素及隶属度。对可量化的桥梁监测、检查数据以模糊推理法进行评估打分,对非量化的程度描述根据专家系统直接评估打分,综合分析计算后,得出各区段桥梁安全性、耐久性及使用性的评分,再以加权的方法最终确定大桥健康状态等级。实现了桥梁状态即时评估,为养护管理决策提供科学依据。 相似文献
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随着智能驾驶汽车的高速发展,L2级别的高级辅助驾驶系统装车率也越来越高,L3级自动驾驶已逐步实现,而安全自动驾驶还尚未完全落地,当前正处于人机共驾阶段,尽管ADAS系统可以降低交通事故发生率,但疲劳驾驶、分心驾驶和危险驾驶等交通安全“隐形杀手”仍长期存在,给驾驶员和乘客带来生命安全,驾驶员状态监测系统能有效避免疲劳或者分心驾驶引发的交通事故,已经成为避免事故和改善道路驾驶安全的一项关键技术。本文介绍了驾驶员状态监测系统工作原理,分析了目前国内外驾驶员监测系统的测试评价方法,并总结了该系统的未来发展动向。 相似文献
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陈骥驰王宏王翘秀化成城刘冲 《汽车工程》2018,(5):515-520
为准确快速检测驾驶员的疲劳状态,本文中提出了一种基于脑网络特征的疲劳检测方法。首先选取真实驾驶实验环境,实时采集驾驶员的脑电信号,对其进行小波包分解与重构,提取各个节律信号。接着通过计算各导联间的相位迟滞指数,构建连接矩阵,并提取各个节律的脑网络特征。最后通过对驾驶员主观疲劳度与所提取特征的人工神经网络回归分析,得到二者间的复杂关系,相关性系数R为90.27%。结果验证了基于功能连接的精神疲劳评估方法的可行性,为不同精神状态下建立脑动态模型开辟了新的途径。本文中提出的方法利用较少电极可穿戴EEG设备检测疲劳简便、经济,对驾驶员疲劳检测系统的开发具有重要意义。 相似文献