适用驾驶员疲劳状态监测的人眼定位方法研究

驾驶员在车辆行驶过程中是否疲劳驾驶可以从眼睛的状态反映出来，利用驾驶员眼睛的状态信息来判断驾驶员疲劳状况是一种可行的方法。在采用计算机视觉对驾驶员进行驾驶行为监控时，驾驶员面部眼睛定位是判断驾驶员是否疲劳驾驶的关键。为了解决面部眼睛定位的实时性以及头部旋转不确定性等问题，本文在人脸面部定位的基础上，给出了一种基于区域标示算法的面部人眼定位算法。试验验证了上述算法的有效性。     

车速、视觉与安全

据交通心理学家研究发现：汽车行驶速度超过60公里／小时后,驾驶员的视力会下降、视野会变窄。引起驾驶员视力下降的原因是,汽车行驶中驾驶员与道路环境中的物体相对运动,眼睛分辨物体的最小距离发生变化;相对运动速度增加,眼睛分辨物体的最小距离就会随之增大。     

海拉公司的新型车灯控制系统

目前,汽车交通信息的接受与事故的预防仍然要由汽车驾驶员的眼睛来承担。这使得汽车驾驶员的操作强度并投有得到很大的减轻,仍要保持高度的集中,而且人的视力在条件很差的情况下,尤其是夜间行驶时会受到明显的视觉限制。据国外的资料介绍,在驾驶员安全行车所接受的所有交通路况和行车环境信息中,通过眼睛获取的可视信息约占84％,也就是说汽车驾驶员的眼睛是汽车安全行驶的主要保障。这就要求驾驶员的眼睛必须具有较好的视     

驾驶人的视觉特性与反应特性

汽车驾驶员在行车中，有80％～90％以上的信息是依靠视觉获得的，驾驶员的眼睛是保证安全行车的重要的感觉器官，眼睛的视觉特性与交通安全有密切关系。     

驾驶员如何保护眼睛？

对于汽车驾驶员来说,养护好自己的眼睛十分重要。驾驶员如何才能养护好自己的眼睛呢？     

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。     

驾驶员养目法

人人皆知“眼睛是心灵的窗户”，是辨别和处理事物的关键器官之一。对于驾驶员来说，眼睛的好坏更是重中之重，它直接影响行车的整个过程，对安全行车起着决定性的作用，因为驾驶员的行车过程是一个连续不断地观察、判断、处理的过程。驾驶员朋友为了达到“行车万里。安全无误”的目的，请先按以下方法养护好自己的眼睛。     

MINI瞳孔 AUGMENTED VISION

<正>‘这个世界不缺少美,而是缺少发现美的眼睛。’对于汽车驾驶员来说,由于视野受限,发现世界的美就需要格外的细心。细心是必要的,但是作为一名驾驶员,更需要发现的东西还有道路环境中潜在的危险,特别是有可能成为视觉死角的地方。在2015年上海车展上,MINI向我们展示了其最新的视觉增强技术,只需要一副眼镜,就可以让驾驶员练就一双真正的‘火眼金睛’。     

基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳实时监测

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。     

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。     

城市道路环境中驾驶员眼动行为特征

在真实城市道路环境中进行实车试验,运用EyeLink Ⅱ型眼动仪对驾驶员眼睛运动进行了监测记录,统计分析了眼动行为的5个主要表征参数.结果表明:在城市交通环境中,驾驶员大约80%的单次注视持续时间在0~300 ms之间,73.5%的扫视幅度小于3°,85%以上的扫视速度在0~100°/s之间;驾驶员的水平注视位置以中部区域为主,但更多关注左侧交通流和交通设施,垂直注视位置以中部偏下区域为主,主要关注车辆前方中近距离;驾驶员单次注视持续时间呈近似对数正态分布,扫视幅度呈近似指数分布,扫视速度呈近似对数正态分布.      

驾驶员同志：夜间开车请文明使用灯光

不怕晚上开车困．就怕大灯照花眼。如今，驾驶员夜间开车．在会车时很少有人变换灯光．尤其是一些载货车．大客车驾驶员．远光灯雪亮雪亮的．把对方驾驶员的眼睛照得眼花缭乱．极容易造成交通事故。     

基于灰度投影的驾驶员图像眼睛定位

眼睛位置的快速准确定位是利用视觉方法对驾驶员的驾驶状态进行监测和预警的前提。采用一种基于灰度特征投影的方法进行眼睛位置的有效快速定位。在利用皮肤颜色YCrCb空间分布二维高斯模型可靠定位人脸区域的基础上，建立了进行眼睛位置检测的感兴趣区域，最后分别对灰度图像和二值化图像进行水平和垂直方向灰度投影确定眼睛位置。实验结果表明，该算法具有很好的可靠性和实时性，为后续驾驶员状态研究奠定了良好基础。     

汽车驾驶员动态注视点分布规律研究

用EMR-8B眼动仪系统纪录了驾驶员在不同车速条件下通过不同字高的标志牌时眼睛注视点的变化,分析了字高为20 cm而车速分别为30 km/h、60 km/h和90 km/h以及车速为60 km/h而字高分别为10 cm、20 cm和30 cm等6种条件下驾驶员注视点的分布规律。结果表明:在相同字高的条件下,驾驶员在接近标志牌的过程中,随着车速的增加,驾驶员注视的几何中心向标志牌偏移,注视范围变小,视线变的更加集中。在相同车速条件下,当字体较小的时候,驾驶员注视点较分散,判读标志信息的时间较长;随着字体变大,驾驶员注视点越集中。     

汽车后视镜设计的视力因素考虑

后视镜的设计和定位,应适当参照适用于人们头部和眼睛活动的生理作用和视觉系统的感觉能力,使驾驶员能获得最佳的后视图象。后视镜设计的视力因素考虑,便是以驾驶员视觉系统的生理因素和感觉能力为基础的。1.视野驾驶员每只眼睛的视野见图1所示,是在水平子午线向外扩展90度和正向视线向里60度(这是假定驾驶员正向视线是和车辆与公路的纵向轴线成一直线)。双眼德此重叠的视野近似60度,在水平子午线上的双目视野为120度。双目视野的垂直范围见图2所示,为近似高于基本视线的50～55度和近似低于60～70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。     

驾驶员眼椭圆二维正态分布理论解释

本文以二维正态分布理论为依据,解释为什么正常驾驶姿势下汽车驾驶员眼睛位置在车身坐标系中的分布图形呈椭圆形。并说明驾驶员眼椭圆视切比与包含比之间的内在联系。     

日本的汽车安全技术研究动向

困倦驾驶预警。采用1台摄像机监视驾驶员的面部表情以及驾驶员的眼睛睁开程度，一旦监测到驾驶员困倦的表情和眼神，系统便发出声音警告。系统还可在驾驶员的视线离开道路时发出警告。也有的采用1台道路传感摄像机和车轮角度控制传感器，不断地监测驾驶过程中驾驶状况的变化，根据车轮操纵状况和汽车行驶等情况，判断驾驶员注意力是否集中，必要时产生声音或其它形式的警告。     

驾驶员应保护好自己的眼睛

人的感觉信息是通过人体各种感觉器官获取的,而眼睛所获取到的信息占80%以上。在道路交通中,汽车驾驶员通过眼睛来获取交通环境中车、路、行人动态、交通信号标志及驾驶室内各种仪表等大量情报,并作为信息输入大脑中枢,大脑收到这些信息进行判断后支配手、脚等运动器官开始动作