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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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《内蒙古公路与运输》2015,(6)
近年来,营运车辆交通事故中,因驾驶员疲劳驾驶、违规操作等造成了大量的人员伤亡和经济财产损失。虽然交通运输管理部门在严厉打击驾驶员疲劳驾驶方面制定了严格的处罚措施,并利用GPS监控平台对客运车辆驾驶员进行严格管理,但往往无法避免客运车辆重大事故的发生,尤其是凌晨2时至5时客运车辆事故屡禁不止。客车防疲劳及夜间驾驶警报安全控制系统的构想是为了防止驾驶员疲劳驾驶,从技术方面避免交通事故的发生。 相似文献
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疲劳驾驶是诱发交通事故的重要因素,研究如何快速准确地识别出驾驶员的疲劳状态,并在事故发生前进行疲劳预警,对预防疲劳驾驶、促进交通安全具有重要的研究价值和社会意义。文章从疲劳的检测原理出发,对比介绍了基于驾驶员生理特征、车辆行为特征、驾驶员面部特征的疲劳检测方法,重点分析了基于机器视觉的疲劳驾驶检测研究现状及其特点,以期为研究人员提供新思路。 相似文献
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付荣荣王宏张扬王福旺 《汽车工程》2013,(12):1143-1148
本文通过对驾驶员的肌电信号与心电信号的研究,检测驾驶员驾车过程中的疲劳状态。对8名被试者进行2h的驾驶模拟实验。利用可穿戴式传感器采集被试者股二头肌部位的生理信号,采用快速独立成分分析和经验模态分解算法对测得的信号进行分离和去噪处理,得到肌电、心电信号,并找出能表征驾驶员疲劳的肌电和心电特性参数,运用统计分析SPSS软件进行Kolmogorov-Smirnov Z检验,最终选取肌电信号峰值因数和肌心电信号互相关峰值(P<0.001)作为组合特征,并采用马氏距离作为判别疲劳的准则。结果表明,该方法在对驾驶员正常状态与疲劳状态的区分上有良好的识别效果。 相似文献
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有关资料统计显示,驾驶员违章驾驶造成的交通事故占事故总数的50%以上,而疲劳驾驶所引发的车辆事故占行车事故的5%-10%。近几年,部队驾驶员因疲劳驾驶所发生的车辆事故也在呈上升趋势。驾驶员疲劳会造成判断失误和驾驶错误明显增多,对潜在事故的可能性及应付办法考虑不够细致。主要表现为:感觉机能的敏,违章驾驶造成的交通事故占事故总数的50%以上而疲劳驾驶所引,发的车辆事故占行车事故的5%~10%近几年部队驾驶员因疲劳。,驾驶所发生的车辆事故也在呈上升趋势。驾驶员疲劳会造成判断失误和驾驶错误明显增多对潜在事,故的可能性及应付办法考… 相似文献
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为了揭示驾驶员疲劳驾驶导致交通事故的根本理论原因,本文分析了驾驶疲劳的形成过程及其机理。基于人因工程学角度,以疲劳相关理论为基础,构建了承担驾驶负荷的驾驶员身体系统,并把驾驶行为分为三个阶段,把每一阶段所产生的疲劳严格区分为精神疲劳和体力疲劳。根据驾驶疲劳的程度,把驾驶员的疲劳状况分为了四类,建立了驾驶疲劳累积模型。根据对驾驶疲劳形成的系统分析,概括了现阶段疲劳驾驶监测技术的研究方向,并提出了对疲劳驾驶监测技术的发展趋势和应用前景的建议。 相似文献
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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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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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(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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疲劳驾驶在我国的交通事故引发率居高不下,如何对驾驶员进行科学有效的疲劳驾驶检测并及时预警已经成为了当下热议的话题。为减少疲劳驾驶造成的交通安全风险,本文对基于驾驶员面部特征的检测方法进行了研究,通过对疲劳特征参数的提取克服了单一参数疲劳驾驶判断方法导致的判定精准度低等缺陷,且计算需求小,普适性能强。 相似文献
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疲劳驾驶是交通事故的主要原因之一。监测驾驶者的精神状态,在疲劳时及时发出警报是降低交通事故的有效手段之一。通过对驾驶员在行车过程中一些外周生理指标(血容、肌电、皮电、呼吸、皮温等)的变化进行监测,在信号预处理和特征提取后,实验选取典型清醒疲劳样本,结合支持向量机研究多特征组合下的清醒疲劳状态区分效果并对区分方法进行评价,并进一步以典型样本作为训练集,对整个连续驾驶过程的状态进行判断。结果表明,使用支持向量机对外周生理信号典型样本的分类取得了较高正确率,也能较准确地对整个连续驾驶过程的状态进行判断。 相似文献