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。     

基于贝叶斯网络模型的道路交通事故链生成与演化研究

为了研究道路交通事故链的生成和演变规律并全面反映道路交通事故的产生机理,以美国100-Car自然驾驶研究数据为基础,充分考虑了驾驶员状态和驾驶行为对道路交通安全的影响,构建了事故发生前驾驶员状态和行为特征参数等变量,并与其他传统驾驶员特征、道路交通特性以及环境特点等影响因素变量共同建立了关于道路交通事故风险类型的贝叶斯网络模型。在贝叶斯网络模型基础上,引入事故因果链理论,利用有向无环网络中简单路径搜索算法生成事故链集合,并采用信息增益特征选择方法识别关键事故链。通过100-Car自然驾驶数据得到的关键事故链显示,单车事故类型更容易在弯道和坡道条件下驾驶员无注意力转移或进行简单非驾驶任务的情况下发生;而正面、侧面和尾部碰撞事故类型的发生,往往在水平直线道路条件下,伴随着驾驶员注意力由前方道路转移至两侧车窗或内后视镜,以及驾驶员非驾驶任务变复杂的情况。通过改变事故链中各节点的状态概率,可以探索不同类型事故的演化路径和规律,克服了传统方法对每个道路交通事故致因因素进行独立分析的局限性,揭示了事故链中影响因素/事件之间的相关关系,为更好地掌控道路交通风险状态和实现事故链阻断提供了新的思路。     

驾驶分心检测方法综述

道路交通事故已经成为世界人民非自然死亡的主要原因,有学者认为90％的交通事故与驾驶员自身因素关联,而其中又有超过50％与驾驶分心相关.为了对驾驶员分心进行识别以及为下一步的分心预警干预提供结果判断,文章介绍了常见的驾驶分心检测与识别方法,包括人脸识别方法,眼睛瞳孔位置识别以及基于驾驶员生理信号(EEG)的分心监测方法....     

军车交通事故规律与科学预防对策探讨

军车交通事故发生的一般规律 驾驶员素质低易发生事故 一是驾驶作风差的驾驶员易发生事故。驾驶作风是一个驾驶员的行为规范、礼节、品质和风貌的综合体现。驾驶员保持良好的驾驶作风，自觉遵守交通规范，严格安全操作规程，     

基于AI的货车盲区自动监测报警系统

随着国内经济的快速发展,中国大型货车保有量持续增加。然而,因大型货车盲区而造成的事故损失重大,其中右转盲区是事故频发主要原因。为了减少右转盲区带来的交通事故,在利用AI技术自动控制系统的前提下,取消以蜂鸣报警装置仅提醒驾驶员的传统方式,利用毫米波雷达以及双语音系统,对于将要发生的交通事故,同时给行人和驾驶员预警,降低事故发生概率。此系统的提出旨在有效地提高货车驾驶的安全性,减少货车行驶过程中交通事故的发生。     

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…     

HRV分析在驾驶疲劳中的应用研究

驾驶员在驾驶过程中易因疲劳、烦躁和压力等不良生理反应引发事故,而心率变异性(HRV)作为评价人体自主神经系统活性,反映人体生理状态的重要指标,能够准确评估驾驶员的精神状态。为了有效预防事故发生,文章介绍了驾驶员在驾车过程中HRV指标的变化及其应用。结果表明HRV指标结合相应算法模型对驾驶员生理状态识别的准确率高达90%以上,能够有效降低事故发生率。     

面向职业驾驶员的疲劳驾驶监测与管理

依托浙江省交通运输厅科技计划项目《面向职业驾驶员的穿戴式心电数据采集及个体健康状态异常分析技术研究》。"两客一危"驾驶员一直是特重大交通事故的主要肇事者,而疲劳驾驶又是诱发事故发生的三大最主要原因之一。针对疲劳驾驶的隐蔽性,且尚未有科学严谨的检测方法来判断疲劳驾驶,并预防疲劳驾驶导致交通事故的发生。面向公路运营行业职业驾驶员,基于可穿戴式的心电监测设备,对驾驶员驾驶过程中的心电数据进行实时监测,进行疲劳程度分析与管理。研究结果有助于"两客一危"相关管理部门及运营企业对驾驶员的管理,以减少运营车辆造成的交通事故。     

奔驰驾驶辅助系统发展历程及典型故障两例

正奔驰的高级驾驶辅助系统ADAS可以在各种情况下主动或被动地为驾驶员提供支持(取决于系统配置),有助于提高驾驶安全性或者减少事故的发生频率。即使事故无法避免时也可以降低事故的严重程度,同时驾乘舒适性也有所提高。驾驶辅助系统利用超声波、雷达传感器以及摄像头识别车辆周围区域(图1),系统在需要快速安全操作时为驾驶员提供辅助,通过车辆信号装置控制对电子行驶控制执行干预(如:加速、制动、转向),在紧急情况发生前或发生时提示驾驶员注意该情况。     

军车交通事故的成因及预防对策浅议

军车交通事故的主要成因 源头把关不严是诱发车辆交通事故的祸源一是心理素质差易发生事故。驾驶员对交通险情的态度与处置能力，不仅与驾驶技术有关，更受心理状态的影响。心理素质差的驾驶员，往往遇到交通危险就恐惧、紧张、惊慌失措，在平直路上极易感到单调枯燥、乏味疲倦，对拥挤的交通容易急躁，甚至采取不友好、不安全的举动等。二是胆汁型的驾驶员易发生事故。该类驾驶员易兴奋，遇有刺激容易发怒，驾驶车辆时表现为超速行驶和强行超车、会车以及争道抢行，     

驾驶员动体视力与交通事故相关性研究

为研究动体视力与道路交通事故之间的相关性,课题组借助动体视力检测仪共采集4 944名驾驶员动体视力均值有效数据,调查其发生的交通事故次数,并利用SPSS软件分析驾驶员动体视力与交通事故之间的相关性.研究表明:驾驶员动体视力对其行车安全有很大的影响,且动体视力均值越高,道路交通事故次数越少,驾驶适宜性越好.      

驾驶员状态智能检测系统设计

疲劳驾驶和酒后驾驶是国内外交通事故的主要原因，如何从根本上阻止事故的发生，值得我们深思。据此，主要运用眼动仪和酒精检测仪，结合电信号转换与电路闭锁功能，达到汽车闭锁的目的。根据眼动仪技术捕捉驾驶员的眼动参数与轨迹，并结合传统气体检测技术，达到准确检测驾驶员驾驶状态的目的，并能够较为智能地控制车辆做出相应的动作，以达到保护驾驶员的人身安全与财产安全，减少交通事故的发生，从而创造出更加安全、高效的交通环境。     

驾车安全之我见

交通事故中．由于驾驶员操作失误所发生的事故占事故发生总数的50％,而驾驶员的操作失误与很多因素有关,驾驶员的生理、心理因素、道路复杂情况、车辆本身的特点等,了解这些对驾驶员安全驾驶意义重大。     

车队安全氛围与驾驶员个人特征对公交汽车事故的影响

为综合考虑车队安全氛围与驾驶员多种个人特征对公共汽车交通事故发生的影响,设计了营运驾驶员调查问卷,问卷内容包括车队的安全氛围,驾驶员的个人信息、健康状况、睡眠状况、驾驶行为与驾驶愤怒.对公交客运企业的13个车队,共计844名驾驶员进行了问卷调查.双层Logit模型用于分析车队特征与驾驶员个人特征对事故风险的影响;结果表明,在车队层面,安全氛围对交通事故发生有显著影响,可解释约9.2% 的模型方差;在个人层面,驾驶员年龄、在所调查企业工作的时间、睡眠状况、普通违规行为、侵略违规行为、失误驾驶行为、积极驾驶行为以及驾驶愤怒对交通事故发生均有显著影响.基于随机森林中的平均准确度下降方法对显著变量的相对重要度进行了排序,结果显示,驾驶行为与睡眠状况是对驾驶员事故发生贡献最高的因素,车队安全氛围次之;其中4类驾驶行为对事故的累积贡献率为68.2%.研究结果可为公交客运企业安全管理与驾驶员安全教育提供理论基础,安全教育应给予对事故贡献度高的因素教育优先权.      

客车防疲劳及夜间驾驶警报安全控制系统的构想

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。     

基于状态观测器的城市快速路交通事故识别

针对城市快速路网中交通事故频发的现象,为及时准确地对事故进行识别,提出一种基于宏观交通流模型的状态观测器估计算法.根据利用交通仿真软件Paramics的实验数据,并结合元胞传输模型(CTM)理论分析事故发生前后,事故路段及其上下游路段的交通流密度分布特征.同时基于路网的交通流模型构建了城市快速路事故的状态观测器估计模型,模型通过估计密度的变化规律,并结合交通状态分布特征来对事故进行识别.以京通快速路为例,通过对观测器估计误差进行计算,得出了实验路段平均百分比误差(MPE)的均值为11.56%,模型估计精度为88.44%.该方法能较为准确的对事故进行识别,为快速路中的交通事故识别提供有效的参考.      

基于坐垫体压分布的驾驶员生理状态识别方法

提出一种基于坐垫体压分布识别长途驾驶过程中驾驶员生理状态的方法.开展长途驾驶模拟试验,采集9名被试者在驾驶过程中的坐垫体压分布数据,提取82维分类特征,再采用序列浮动前向选择算法从中选出55维最优特征子空间.试验结果表明,该方法能准确识别驾驶员生理状态,贝叶斯分类正确率可达93.37％.     

告别疲劳驾驶 奔驰“疲劳识别”辅助安全系统

根据不同的研究课题表明,由疲劳驾驶造成的重大交通事故所占比例大约是10%一20%。德国保险公司所作的调查结果显示,四分之一的高速公路死亡事故的原因就是疲劳。另据美国公路交通局NHTSA的观点,人在疲劳时,事故发生的可能性会上升4倍至6倍。奔驰开发的"疲劳识别"辅助系统能识别驾驶员的疲劳状态,并及时予以警告。该技术的开发始于几年     

如何提高汽车驾驶员预防事故的能力探讨

随着当前我国车辆的逐渐增多,道路交通中出现事故的数量也有了明显提升,怎样对道路交通事故进行有效减少,汽车驾驶员也是最为关键的决定因素。由于汽车的驾驶工作具备明显的特殊性,因此汽车驾驶员不仅要具备基本的驾驶能力,还应该具备较强的事故预防能力,只有这样才能更好的减少事故的发生,防止因为交通事故造成更严重的人员伤亡或是经济损失。为此,文章也将站在汽车驾驶的实际情况上对问题进行分析,进一步研究怎样对汽车驾驶员的预防能力进行提升,进一步降低安全事故发生的概率。     

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。