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。     

基于转向盘转角的疲劳驾驶检测方法研究

为监测驾驶人员的疲劳驾驶行为,提出了基于转向盘转角的疲劳驾驶检测方法。该方法利用角度传感器MLX90316采集转向盘转角数据,并从采集的转角数据中提取出了能描述驾驶员疲劳状态的角度标准差和静止百分比,根据角度标准差和静止百分比建立疲劳状态判别模型对驾驶员疲劳状态进行检测。实车试验表明,该方法能够简单、快捷地判断驾驶员的疲劳状态,准确率达到80.3%。     

智能网联汽车基础(九)--ADAS驾驶员疲劳监测系统

(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。     

营运长途客车驾驶员疲劳累积规律及模型研究

研究营运长途客车驾驶员的疲劳累积规律是保障公共交通安全的需要.针对黑龙江省海伦市营运长途客车驾驶员,设计疲劳累积随车实验,采集驾驶员状态视频及驾驶员感知判断能力、自我主观疲劳评价等指标,利用视频分析处理软件将驾驶员状态视频转化为PERCLOS-P80值,以此作为疲劳程度的衡量指标.分别从原始疲劳和驾驶疲劳2个方面,对营运长途客车驾驶员疲劳累积规律进行分析,得出原始疲劳与前1d的实际睡眠时间呈负相关、与驾驶时间差呈正相关;驾驶疲劳与原始疲劳及连续驾驶时间呈正相关、与累计休息时间呈负相关的结论.建立了疲劳累积与驾驶员工作、休息时间的关系模型,运用回归技术对模型进行标定,其拟合优度达到0.929.在此模型的基础上,对不同原始疲劳值的驾驶员提出了连续驾驶时间的风险临界值(F=0.3时),给出了营运长途客车驾驶员工作休息建议,为其安全驾驶提供指导.      

基于驾驶行为的疲劳驾驶判别算法研究

为了有效判别驾驶员的疲劳驾驶状态,本文利用模拟驾驶器开展驾驶实验,采集了20名驾驶员在疲劳状态和正常状态的实验数据;为了提取能表征驾驶员疲劳和正常驾驶状态时的行为特征,本文对获取的速度、方向盘转角和车辆横向位置的样本熵进行了分析,最终提取了该三类参数的样本熵作为疲劳驾驶的有效特征组;构建了基于BP神经网络的驾驶员疲劳驾驶判别算法,并采用测试集样本对构建的算法进行验证.实验结果表明:该算法对于驾驶员疲劳驾驶检测的准确率较好、运行时间较短、具有较好的鲁棒性和实用性.     

基于驾驶员面部特征的疲劳检测系统研究

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。     

汽车驾驶疲劳分析及其监测

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。     

驾驶疲劳对驾驶员有效反应时间的影响研究

搭建了驾驶员有效反应时间测试平台，通过对不同疲劳状态下驾驶员有效反应时间的测试，研究分析了单纯困倦和驾驶疲劳对驾驶员有效反应时间的影响。研究表明：随着困倦或疲劳程度的加深，驾驶员有效反应时间有延长的趋势，但延长的幅度并不特别显著，约0.1s；而反应时间的离散程度变化极为显著，超长反应时间出现的概率大大提高，使驾车的安全风险急剧增大。     

基于视频图像和RBF神经网络的疲劳驾驶监测系统

采用视频采集方式和神经网络方法实现了驾驶员疲劳驾驶的非接触式监测。应用车头前端和车厢内部双路视频摄像头分别采集车辆相对于车道线的行驶轨迹和驾驶员的睁闭眼状态,应用Radon变换提取5 s内车头与车道线间的最大和最小偏离、相邻2帧间车头与车道线的最大角度变化量和平均角度差,应用AdaBoost算法提取驾驶员眼睛闭合帧数比例,并将上述各参数作为RBF神经网络的输入来实现驾驶员疲劳状态的动态监测,实验数据表明监测效果良好。     

疲劳驾驶警示系统在公交车的应用探讨

公交车驾驶员由于其工作环境恶劣,劳动强度大,连续工作时间长,特别容易疲劳。疲劳驾驶是公交运营的一个重大安全隐患。疲劳驾驶警示系统能够及时检测出驾驶员的疲劳状态,主动警示驾驶员,防止其在驾驶过程进入睡眠状态,避免或减少事故的发生。目前推广的公交视频监控系统缺乏疲劳驾驶自动警示功能,如果能在监控系统中集成疲劳驾驶警示系统,在增加少量成本的情况下,可以更好的提高公交运营的安全性。     

驾驶疲劳监测技术研究综述

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.     

连续驾驶条件下公交驾驶员疲劳特征实验研究

为辨识公交驾驶员的疲劳状态随驾驶时间的变化关系,采用驾驶模拟器进行模拟驾驶实验.采集驾驶员连续驾驶过程中脉搏和呼吸周期数据,进行曲线拟合,选取拟合效果最好的高斯曲线用于疲劳状态界定;进而建立依据生理指标判断驾驶员疲劳状态的2项Logistic模型.以20~30岁男性公交驾驶员为测试对象进行案例研究,建立判定该类驾驶员疲劳状态的模型,得到其合理连续驾驶时间阈值为235 min.提出的方法可为公交安全监控和管理工作所借鉴.      

疲劳驾驶检测方法的研究进展

全世界每年因驾驶员疲劳驾驶而导致的死亡人数占交通灾难性事故的57%,故针对疲劳驾驶检测方法的研究具有现实意义.阐述了目前国内外各类疲劳驾驶检测方法的研究难点,介绍并对比分析了基于驾驶员生理参数、驾驶员行为特征、车辆行为特征的各类客观检测方法;最后对疲劳驾驶检测方法的发展趋势和应用前景进行了论述.     

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。     

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。     

汽车疲劳驾驶研究

生命无价,每人只有一次,安全是生命的保障,是人生的基石。本文分析了危害驾驶员生命安全的疲劳驾驶几种形式和原因,对于预防疲劳驾驶,从防止生理疲劳和心理疲劳两方面着手,指导驾驶员通过简单易行的方式方法来保证安全驾驶、平安出行。     

如何克服疲劳驾驶

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…     

驾驶时间对营运驾驶员驾驶能力影响的试验研究

针对影响交通安全的疲劳驾驶问题,以公路客运行业的营运驾驶员为研究对象,应用人机工程学和试验心理学的理论方法按驾驶时间的不同设计了区组对比的试验方案,并用试验仪器现场采集了99个样本的试验数据,利用F检验和H检验等统计学方法分析了驾驶时间对驾驶员驾驶能力的影响。结果表明:驾驶时间在8~12 h之间,驾驶员的反应能力和注意能力会显著降低,而驾驶员的感知能力和操作能力的降低不明显;驾驶员的主观疲劳感受随驾驶时间的变化不明显。     

疲劳驾驶检测方法研究进展

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。     

基于红外光源的驾驶员眼睛特征提取

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。