基于图卷积网络的多信息融合驾驶员分心行为检测

为减少由驾驶员分心造成的交通事故,并检测驾驶员在自动驾驶情况下的分心状态以判断驾驶员是否有接管车辆的能力,提出了一种基于图卷积的多信息融合驾驶员分心行为检测方法。通过分析驾驶员分心行为和姿态特征,设计了驾驶员姿态估计图,基于图卷积网络对驾驶员姿态估计图进行特征提取,使用全连接层对所提取特征进行行为分类,同时融合手机等关键物体信息对驾驶员分心行为进行再判断。实验结果表明,本文提出的方法在SrateFarm数据集和自制数据集上分别达到了90%和93%的准确率,检测速度约为20帧/s,准确性和实时性均达到检测要求。     

基于深度学习的分心驾驶行为检测方法

针对现有分心驾驶行为检测方法存在的检测精度低、实时性差等问题，利用基于深度学习的目标检测方法进行了驾驶员分心驾驶行为检测，首先构建分心驾驶行为数据集，包括驾驶员使用手机、饮水和吸烟3种行为的图像，并进行目标物的标注，然后选用轻量化目标检测模型NanoDet进行训练验证，结果表明，该方法可以准确并快速地识别出驾驶员在驾驶过程中使用手机、饮水和吸烟的行为。     

驾驶分心行为及应对策略研究综述

驾驶分心行为对驾驶安全具有重要影响,文中对驾驶分心行为的定义、来源、影响因素、心的检测,研究实验方法以及缓解应对策略进行了综述。     

基于自然驾驶数据的分心驾驶行为识别方法

大量证据表明，驾驶人分心是导致交通事故的主要原因之一。当前基于侵入式（如脑电波等）或半侵入式（如视频等）检测驾驶人分心的方法，不仅对驾驶任务造成一定干扰，且受多种环境因素的制约，误报率较高。基于此，只考虑非侵入式车辆运动特征，提出一种基于深度学习的驾驶人分心状态识别方法：首先，从自然驾驶数据集中获得大量的跟驰片段，采用态势感知方法，提取典型的分心驾驶片段，并建立仅包含车辆运动学特征的分心判别指标集；其次，利用梯度提升决策树-递归特征消除算法（GBDT-RFE）和随机森林-递归特征消除算法（RF-RFE）对特征进行重要度排序，得到重要度较高的分心监测指标；最后，采用长短时记忆神经网络（LSTM-NN）实现分心驾驶的分类识别，并与支持向量机和AdaBoost的模型结果进行对比。研究结果表明：LSTM-NN在判别分心或正常状态时F₁分别为89%、91%，高于SVM和AdaBoost对应二分类结果；进行多分类任务时，判别分心情景的平均F₁较SVM和AdaBoost分别提升了12%和7%，不同类别分心识别的误报率在15%以下，说明LSTM-NN能够有效学习分心序列的前后信息，有利于准确估计驾驶人的状态。研究结果可为车辆分心预警系统和驾驶风险倾向性评估提供方法基础。     

驾驶员状态监测系统测试评价方法分析

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。     

基于MobileViT-CA模型的营运车辆驾驶人分心行为检测

营运车辆驾驶人因其职业特殊性,驾驶过程中易产生分心驾驶行为从而引发重大交通事故。为提高营运车辆驾驶人分心驾驶行为的检测准确性和泛化性,提出一种基于改进MobileViT网络的驾驶人分心行为检测方法。首先,基于自然驾驶实车试验,构建包含安全驾驶、使用手机、喝水、整理仪容和与副驾驶交谈5类行为的营运车辆驾驶人分心行为数据集。其次,将注意力机制引入轻量型MobileViT网络,通过选择有效的网络主干MobileViT、注意力模块CA、网络嵌入位置从而设计出最优分类模型MobileViT-CA。研究结果表明：所提出的MobileViT-CA分类模型可以有效提升分类网络的性能,在正常光照条件下的营运车辆驾驶人分心行为数据集和State Farm数据集上分别达到了96.57%和99.89%的准确率,且模型具有体积小、检测精度高的优势,有较高的可靠性和泛化能力。     

基于人体姿态估计的分心驾驶行为检测

为弥补现有驾驶特征提取方法的不足,提高分心驾驶行为检测的准确性和鲁棒性,将2D/3D人体姿态估计应用于驾驶人行为检测,提出一种适用于驾驶舱环境下的驾驶特征提取方法。首先通过将2D姿态估计网络Simple Baseline和分类网络ResNet进行融合,构建基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型,并在分心驾驶数据集State Farm上分析不同数据增强方法、不同超参数、不同分类网络对模型性能的影响。其次,融合3D密集姿态估计网络DensePose与分类网络ResNet,构建基于3D姿态估计的分心驾驶行为检测模型。接着,在State Farm数据集上,针对模型的实时性和泛化能力,对比分析基于原始图像和基于2D/3D姿态的分心驾驶行为检测模型。最后,针对效果更优的基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型,在分心驾驶数据集State Farm上,对使用不同姿态估计算法和分类网络的分心驾驶行为检测模型做了交叉试验,对比分析4个不同检测模型的优缺点。进一步地,将基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型应用于实际采集的驾驶图片,对模型的泛化能力和有效性进行了测试验证。研究结果表明:与基于原始图像的检测模型相比,基于2D和3D姿态的检测模型都能显著提高分心驾驶行为的检测准确率;基于3D姿态的检测模型在检测精度方面略优,但基于2D姿态的检测实时性更好,检测效率是基于3D姿态检测的4倍;在驾驶舱单一环境下,基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型能够满足分心驾驶行为检测的需求,在分心驾驶行为检测方面具有重要应用价值。     

基于类间距优化的分心驾驶行为识别模型训练方法

分心驾驶行为识别任务可以看作细粒度图像分类任务,即图像中较小区域所包含的特征决定了该图像的类别,如一张图像是正常驾驶还是与副驾驶聊天完全由驾驶员的脸部朝向来决定.对于那些图像差异很小的类别,图像分类通常训练方法训练出的模型无法高精度地区分.针对这一问题,提出了基于类间距优化的分心驾驶行为识别模型训练方法,通过增大模型从...     

基于驾驶人分心影响程度的驾驶分心任务评级

为了进行驾驶分心任务评级,以选择反应判断检测和处置判断检测为试验平台,分析分心任务对驾驶人的影响.对13名被试驾驶人施加分心任务,包括视线遮挡、交谈、回忆、数学计算及部分任务的组合,并将各种分心状态下的反应时间及操作错误次数与无分心任务时进行对比.研究表明,在无驾驶操作的情况下,视线偏离1 s和交谈所产生的分心对驾驶人反应时间和操作准确度影响的差异不显著;认知分心任务比视觉分心任务产生更高的精神负荷;视觉分心与认知分心形成的复合分心任务对驾驶人的反应时间和操作准确度影响最大;基于对驾驶人的影响程度,可将常见分心试验任务大致划分为5个等级,依次为:无分心,视觉分心1 s/交谈,回忆,视觉分心3 s/计算,复合分心.     

手机使用对驾驶员行为影响研究综述

驾驶中使用手机通话存在安全隐患,可能直接或间接地导致交通事故.从驾驶时使用手机的原因切入,分析了手机使用对驾驶的影响.手机使用引起驾驶分心从而影响驾驶行为.总结国内外手机对驾驶影响的研究,得出结论.      

Modeling effects of driver safety attitudes on traffic violations in China using the theory of planned behavior

Traffic violations are recognized as one of the main causes of traffic accidents and have been found to be closely associated with driver attitudes toward traffic safety. In this study, a modified theory of planned behavior (TPB) was used to model the effects of driver safety attitudes on traffic violations, based on a questionnaire survey of 1505 drivers in China. In light of the strong correlations between the observed items, the items of the TPB components were grouped into several parcels, using an item-parceling method. Parcel-based structural equation modeling was then used to operationalize the modified TPB. The results indicate that the proposed model can accurately predict the occurrence of traffic violations based on the observed items related to driver traffic safety attitudes. It was found that driver attitudes, subjective norm, and perceived behavior control significantly affect traffic violations. For predicting traffic violations, driver attitudes toward traffic safety policies had the greatest influence, followed by driver attitudes toward risky driving behaviors and the attitudes of others toward risky driving behaviors. Finally, suggestions on traffic enforcement and education to reduce traffic violations are proposed based on the results.     

关于公交车驾驶员安全驾驶视觉特性的分析

随着我国现代化的不断发展,城镇居民的生活水平不断提高,对各种交通工具的需求也在不断加大。同时,由于环境的逐渐恶化和人们环保意识的提高,越来越多人在出行时选择公交或者地铁等公共交通工具出行,因此,公交车驾驶的安全问题受到大家广泛关注。相关数据表明,驾驶员的违规驾驶是引起交通事故的重要原因,应从驾驶员的角度出发,分析公交车驾驶员安全与驾驶视觉特性的关系,有效保障公交车行驶的安全性。公交车驾驶员是驾驶行为的参与者,行驶过程中结合视觉信息操作驾驶行为。本文简要概述了驾驶员的视觉基本特性与疲劳驾驶、分心驾驶及驾驶经验对视觉特性的影响等方面,基于驾驶员的视觉特性影响因素进行研究和提出几点建议。     

分心对驾驶人交通冲突反应时间的影响(双语出版)

为了研究分心对交通冲突状态下驾驶人反应时间的影响,采用驾驶模拟器构建城市道路交通环境下2种典型冲突形态：侧向行人冲突和纵向追尾冲突,设计认知、视觉以及发短信（认知+视觉复合分心）3种分心任务,在不同行驶车速、跟车时距、前车减速度等紧迫度条件下,采集30名驾驶人应对交通冲突的制动反应时间,分别采用重复测量一般线性模型及线性混合模型进行统计分析。研究结果表明：认知分心使驾驶人应对侧向行人冲突的制动反应时间增加0.09 s,但未观察到其对纵向追尾冲突反应时间的显著性影响;视觉分心与发短信都会延缓驾驶人应对侧向行人（分别增加0.31 s和0.27 s）以及纵向追尾冲突（分别增加0.47 s和0.38 s）的制动反应时间;此外,在纵向追尾冲突中,随着冲突紧迫度提高（前车减速度增大、车头时距减小以及自车速度增大）,驾驶人制动反应时间显著减小。表明驾驶分心延长了驾驶人应对交通冲突的反应时间,容易导致事故的发生,具体而言,认知分心主要延长驾驶人应对侧向冲突的反应时间,涉及视觉的分心同时延长驾驶人应对侧向及纵向冲突的反应时间;视觉分心对驾驶人反应时间的延长显著性高于认知分心,说明视觉分心对行车安全影响更大。     

On-road assessment of in-vehicle driving workload for older drivers: Design guidelines for intelligent vehicles

There has been recent interest in intelligent vehicle technologies, such as advanced driver assistance systems (ADASs) or in-vehicle information systems (IVISs), that offer a significant enhancement of safety and convenience to drivers and passengers. However, the use of ADAS- and IVIS-based information devices may increase driver distraction and workload, which in turn can increase the chance of traffic accidents. The number of traffic accidents involving older drivers that are due to distraction, misjudgment, and delayed detection of danger, all of which are related to the drivers’ declining physical and cognitive capabilities, has increased. Because the death rate in traffic accidents is higher when older drivers are involved, finding ways to reduce the distraction and workload of older drivers is important. This paper generalizes driver information device operations and assesses the workload while driving by means of experiments involving 40 drivers in real cars under actual road conditions. Five driving tasks (manual only, manual primarily, visual only, visual primarily, and visual-manual) and three age groups (younger (20–29 years of age), middle-aged (40–49 years of age), and older (60–69 years of age)) were considered in investigating the effect of age-related workload difference. Data were collected from 40 drivers who drove in a real car under actual road conditions. The experimental results showed that age influences driver workload while performing in-vehicle tasks.     

基于眼睛状态的驾驶员疲劳识别

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。     

汽车驾驶员主动安全性因素的辨识与分析

机动车驾驶为运输业中特殊工作,所以对该行业从业人员要求较高。安全驾驶旨为预防交通事故,确保行车安全。汽车驾驶安全性,不仅与汽车自身安全性能相关,而且与驾驶者行车中安全操控密不可分,通过一系列的措施增强驾驶者主动安全意识,可降低行车风险。基于此,有必要掌握汽车驾驶员素质对行车安全影响,了解事故发生的客观规律,提出针对性的预防措施,将各类不安全隐患遏制于萌芽时期,为行车安全做以保障。     

基于随机参数Logit模型的校车事故伤害严重程度分析

为深入分析安全因素对校车事故伤害严重程度的影响，探寻事故数据中未观察到的异质性，基于随机参数Logit模型从驾驶员、车辆、道路特征及环境4个方面构建校车事故伤害严重程度模型。结果表明:①涉事车辆数为2辆且对应参数服从正态分布时，不发生死亡受伤事故的概率为83.84%；②驾驶员年龄35~44岁、涉事车辆数为1辆时，死亡受伤事故概率均降低0.58%；③道路限速值为40~50 km/h时发生死亡受伤事故概率增加0.35%，道路限速值大于60 km/h时发生死亡受伤事故概率增加0.96%；④安全气囊状态打开，死亡受伤事故概率增加2.35%；⑤交通控制方式为车道标线时可能伤害事故概率增加1.85%，控制方式为中央分隔带时未受伤事故概率降低1.44%，死亡受伤事故发生概率却增加0.48%；⑥不安全时倒车转弯时发生可能伤害事故概率降低0.42%，分心驾驶、未按规定车道行驶、跟车太近和其他（饮酒）时未受伤事故概率分别增加1.36%，0.56%，0.39%和0.97%，可能受伤事故和死亡受伤事故发生概率却有所降低。      

基于Python的驾驶员打哈欠在线检测方法研究

驾驶疲劳是造成交通事故的主要诱因之一。由世界卫生组织发布的调查研究结果表明,在高速公路中由疲劳驾驶引起的交通事故率占了将近百分之四十,驾驶疲劳检测和预警的技术也越来越受到研究人员的重视。而驾驶员打哈欠是疲劳形成过程中的一个直观指标,文章提出基于Python平台开发一套在线检测驾驶员打哈欠的系统,方法简单、指标稳定可靠,具有实际应用价值。     

汽车驾驶不良手势检测系统设计与实现

不少的交通事故是由于驾驶员在驾驶过程中采用不良手势操作转向盘造成的。设计不良手势操作检测装置就是要监测驾驶员在车辆行驶过程中是否有不良手势,若有对驾驶员进行语音报警或提示装置,则可有效提高驾驶的安全性。