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。     

汽车座椅测试系统研制

由上海延锋汽车饰件有限公司研制，并经鉴定，投入使用的汽车座椅测试系统，是由质心测定装置、静态试验机、惯性强度试验机、靠背疲劳试验机，座垫疲劳试验机，调角力矩试验机，冲击试验机组成，本文介绍了该测试系统的用途，测试内容与参数，测试范围，最后评价了该系统的技术水平与今后改进内容。     

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。     

广州本田雅阁轿车定速巡航系统使用与检修

一、定速巡航系统的组成及工作原理 雅阁2.3VTI豪华轿车装有定速巡航装置,它利用机械和电子装置使汽车在驾驶员设定的速度下行驶,可减轻驾驶员在高速公路上驾车的疲劳.定速巡航系统主要由定速巡航控制模块、定速巡航指示灯、主开关、设置/复位开关、定速巡航控制动作器等组成.     

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。     

面向ARM平台的自标定驾驶员疲劳检测方法

提出了一种面向进阶精简指令集机器(ARM)平台的自标定驾驶员疲劳检测方法。对驾驶员不同身高、体型及车内摄像头不同位置,采用驾驶员初始姿态自标定方法;采用改进的基于深度学习的多任务卷积神经网络(MTCNN),提取人脸识别和特征点,以得到头部姿态、眼睛、嘴巴运动等信息;基于操作员序列的深度卷积神经网络,来判断驾驶员的疲劳状态等级。实验了驾驶员疲劳检测方法。结果表明:相对于没有标定,采用本驾驶员自标定的方式,识别准确性提高了15%,采用MTCNN方法和ARM NEON加速技术,在“全志H5”、“树莓派”和Android手机上,运行速度分别是200、150、140 ms,提高约50%。因而,该检测方法,既提高了系统鲁棒性,也满足实时需求。     

AdaBoost人脸检测算法在驾驶员疲劳检测系统中的实现

基于AdaBoost算法训练了分类器,并编程实现了一个人脸检测系统,将其应用于驾驶员疲劳检测系统中,对人脸区域进行检测和跟踪.为了提高系统的鲁棒性和检测的速度与精度,依次应用曝光补偿,积分图等方法,使得系统具有较高的高检测精度和较短的检测时间,可以适应驾驶员疲劳检测的需要.     

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.     

基于红外图像的夜间驾驶员疲劳检测系统设计

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。     

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。     

基于物联网的道路客运车辆驾驶员疲劳驾驶监测系统研究

为减少因疲劳驾驶引发的交通事故,降低交通参与者生命财产受损风险,本文设计了一种基于物联网的道路客运车辆驾驶员疲劳驾驶监测系统。该系统具有三个部分,分别是可穿戴设备采集终端、智能手机软件和监控中心监测终端,其中监测系统有效连接驾驶员和监控中心,当终端节点采集的数据超过阈值,监控人员将及时干预驾驶员,有效实现风险预警。实际测试结果表明,该系统疲劳判定的准确率达94%以上,可用性高稳定性强,具有较好的应用前景。     

广州雅阁巡航系统的检修

广州本田的ACCORD2.3 VTI豪华型轿车装有定速巡航系统,它是利用机械和电子装置使汽车在驾驶员设定的速度下行驶,它可减轻驾驶员在高速公路上驾车的疲劳。定速巡航系统主要由定速巡航控制模块、定速巡航指示灯、主开关、设置/复位开关、定速巡航控制动作器等组成。主开关用于接通定速巡航控制模块电源,设置/复位开关用来设置车速。巡航控制装置接收巡航主开关和控制开关(位于转向盘上)     

基于驾驶员转向操作特性的疲劳驾驶检测

本文旨在利用驾驶模拟器开展疲劳驾驶试验,研究疲劳驾驶的检测方法.首先采用面部视频的专家评分方法,建立驾驶员3级疲劳(清醒、疲劳和非常疲劳)的样本数据库;然后定量提取描述疲劳操作特性的特征指标,采用序列浮动前向选择算法筛选最优的特征指标组合,最终建立了一种基于SVM的驾驶员3级疲劳的在线检测算法.测试结果表明,驾驶模拟器工况下,本文算法识别3级疲劳的准确率达到87.7％,具有较高的鲁棒性和实用性.     

汽车在线升级系统仿真测试平台

为解决车辆在线升级（OTA）技术可能带来的安全风险,根据OTA工作原理设计了汽车在线升级系统仿真测试平台系统方案。设计了一套基于仿真测试平台的OTA自动化测试软件系统,详细阐述了测试平台的系统结构与实现原理,测试机柜搭建的测试平台实现了对测试台架的零部件刷写测试、系统集成测试、整车仿真测试,通过测试平台的测试结果验证该系统符合设计要求,该测试平台的使用可缩短研发周期,降低研发成本并提高测试准确性。     

心理疲劳与行车安全

心理疲劳是由长期的精神紧张、压力及恶劣的情绪逐渐形成的.当心理方面出现功能障碍时,会表现出紧张不安,动作失调,失眠多梦,记忆力减退,注意力涣散,工作效率下降等.一旦出现上述症状,如不及时采取有效的措施消除心理疲劳,驾驶员尤其是长途和出租车驾驶员,发生交通事故的概率就会加大、上升.     

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。     

基于AdaBoost算法的疲劳驾驶检测系统研究

为提高行车安全性,结合驾驶员人眼开度特征开展了疲劳驾驶检测系统研究,提出采用AdaBoost算法实现人脸及人眼的定位方法。驾驶员视频图像在动态直方拉伸和训练好的AdaBoost算法分类器作用下实现人脸、人眼定位;对获得的眼部图像进行边缘检测及轮廓提取,计算轮廓内像素点得到眼睛的开度信息;利用PERCLOS算法计算一段时间内驾驶员的闭眼帧数及眨眼频率比例,获得驾驶员疲劳状态。试验结果表明,该系统具有较好的抗环境干扰和实时性,能准确地完成疲劳判断。     

易发生交通事故的十种隐险行为

驾驶员出现身体疲劳的主要表现为困乏。其特征是驾驶员在驾车过程中,连续打哈欠、精神萎靡、注意力不集中、判断情况不清晰、眼睛干涩、动作不灵敏、手脚不协调,易出现操作失误等,而这些疲劳现象又是驾驶员在行车时发生交通事故的直接诱因。那么,导致驾驶员出现上述疲劳现象的原因又是什么呢？     

基于脑电信号的疲劳驾驶状态研究EI北大核心CSCD

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。