基于脑电信号的高速公路驾驶疲劳检测研究

高速公路驾驶环境单调枯燥,容易使驾驶员产生驾驶疲劳,影响行车安全。通过检测高速公路模拟环境下驾驶员脑电信号特征,验证了采用脑电信号作为驾驶疲劳检测指标的合理性。结果表明,β和(α+θ)β两项指标对驾驶疲劳反应最敏感,可作为表征高速公路驾驶疲劳的脑电指标;在80~100min时间段内,驾驶员驾驶疲劳状态趋势尤为明显,应采取适当措施来减缓疲劳,从而降低由于疲劳驾驶引起的道路交通事故。实验结果可为高速公路驾驶疲劳预警和道路安全设计提供理论支撑。     

疲劳驾驶与交通事故关系

对国内外道路交通事故数据进行了统计,分析了疲劳驾驶事故中驾驶人特征、事故时段分布及高速公路上交通事故主要成因,研究了疲劳驾驶对操作行为的影响和驾驶人疲劳产生的原因,提出了疲劳驾驶预防对策。分析结果表明:30岁以下男驾驶人、3年以下驾龄和10年左右驾龄的驾驶人是疲劳驾驶事故的高发群体;2:00~6:00与15:00~16:00是疲劳驾驶事故的高发时段;高速公路上疲劳驾驶引发的交通事故比例远高于普通公路;疲劳驾驶产生的原因主要包括长时间驾驶、睡眠不足或质量差、生理节律、驾驶人因素等。通过保证驾驶人有充足的睡眠与短暂休息,合理安排行车时间及使用疲劳预警装置等方法,可以有效预防疲劳的产生,减少疲劳驾驶事故的发生。     

高速公路驾驶中人因失误问题分析

在高速公路交通系统中,驾驶员是保持系统安全平衡的主要因素.驾驶员在高速公路驾驶中的人因失误,主要为感知失误、判断失误和操作失误.通过对52起高速公路交通事故的案例分析发现,其中操作失误是导致交通事故的直接原因.案例还表明,影响驾驶员失误的因素则是多方面的,如疲劳困倦问题、驾驶员高速公路驾驶素质问题等.分析研究的结论表明,提升高速公路交通安全水平需要从提高驾驶员的安全驾驶素质和加强高速公路安全管理入手.     

融合机器视觉与高精度定位的高速公路疲劳驾驶行为检测方法

为提高高速公路场景下疲劳驾驶检测的准确率,降低在驾驶员面部易受遮挡、光线复杂的驾驶舱内的疲劳驾驶检测的误判率,提出一种兼顾检测精度与实时性、结合高精度定位与机器视觉的高速公路疲劳驾驶行为检测方法。首先,使用多任务卷积神经网络与FaceNet算法实现驾驶员身份识别,运用改进的实用面部特征点检测器（Practical Facial Landmark Detector, PFLD）算法检测人脸关键点。然后,考虑视频设备工作状态不稳定对疲劳驾驶行为识别产生干扰的场景,基于行驶车辆的轨迹数据,提出纵向位移波动斜率（Slope of Longitudinal Displacement Fluctuation, SLDF）,以弥补单一视频设备检测易受光线、遮挡等干扰因素影响的缺陷。随后,使用SLDF指标和3个面部疲劳特征识别疲劳驾驶,并在传统支持向量机（Support Vector Machines, SVM）中加入量子粒子群优化算法,提升SVM分类准确度和缩短运算时间。最后,为验证模型性能进行实车试验,结果表明,复杂场景下疲劳驾驶识别准确率达86.8%,计算时间为3.017 s,与现有其他数据融合...     

多车道高速公路事故特征关联分析

在分析中国高速公路安全现状的基础上,应用关联规则深入剖析某条多车道高速公路90起交通死亡事故主要特征,阐述多车道高速公路具有第一、第四车道事故高发、涉及重型半挂汽车列车和小型客车事故死亡率高、驾乘人员未系安全带飞出车外死亡人数较多、疲劳驾驶导致的死亡人数最多等规律。研究表明:高速公路应重点管控重型半挂汽车列车和小型客车,严查驾乘人员未系安全带和疲劳驾驶违法行为,规范下车人员的交通行为,进而降低伤亡事故的发生几率。     

基于ETC门架数据的高速公路车辆行驶特征画像方法

为合理评估高速公路车辆驾驶行为风险和通行费稽查状态异常程度,进而对风险车辆进行提前预警,提出了一种基于ETC门架数据的车辆行驶特征画像方法。首先,通过分析车辆风险驾驶行为和通行费稽查状态,构建了以超速驾驶行为、疲劳驾驶行为、门架状态异常情况、收费状态异常情况、路径状态异常情况为指标的车辆行驶特征画像指标体系;然后,利用熵权-TOPSIS法和熵权-灰色关联分析建立综合熵权法确定各指标权重;最后,选取8辆车作为实验对象生成车辆行驶特征雷达图来验证该方法的有效性。研究结果表明：在4辆1类客车中,有3辆存在超速驾驶行为,其超速驾驶指数趋于0.8,其余的行驶特征指数均趋于0;在4辆6类货车中,有2辆在疲劳驾驶指数上表现异常,其疲劳驾驶指数趋于0.4,还有1辆的收费状态异常指数趋于0.4,可能存在偷逃费风险。可以看出,该方法能有效区分不同车型的风险类型,在高速公路管理中可用于有针对性的风险决策制定。     

高速公路养护施工现场安全控制

目前,我国的高速公路总里程已经居世界第二位。随着高速公路的飞速发展,做好高速公路养护管理成为高速公路管理部门的一项重要工作。养护作业的管理水平直接关系到道路的服务水平,养护管理搞好了,才能确保高速公路全天候,大流量、安全、快速、优质地投入运营,真正发挥高速公路网运输的主导作用。然而,高速公路养护工作由于作业面小,再加上违章超车、恶劣天气,疲劳驾驶等不利因素,大大增加了高速公路养护工作的危险性,经常面临着极大的安全隐患。因此如何在做好养护施工的同时保证施工安全和交通安全是一个很重要的课题。     

河北高速公路桥梁标准疲劳载荷研究

随着国际对高速公路桥梁疲劳载荷问题的重视程度越来越高,以河北高速公路某桥梁结构为研究对象,采用了道路动态测试系统来对选取路段的车辆进行数据的采集和统计,之后,借助于动态数据对高速公路桥梁疲劳载荷进行了模拟分析,进而推导出了三轴车辆标准疲劳载荷模型以此作为6轴车辆的简化模型,最后通过与国外成熟模型的对比得出三轴车辆标注疲劳载荷模型适应于该地区,从而体现了该模型的使用价值。     

基于人体姿态空时特征的驾驶员疲劳检测

为减少疲劳驾驶给道路交通带来的安全隐患，本文以驾驶员人体姿态为研究对象，分析驾驶动作变化与驾驶员疲劳状态之间的联系，提出基于空时特征与人体姿态的驾驶员疲劳检测模型。首先，以改进的Simple Baselines网络定位驾驶员骨架关键点(空间特征)；其次，分析驾驶过程中人体姿态的变化特点，依据“高内聚、低耦合”的原则将人体关键点模块化，以此为基础设计多个与驾驶员疲劳驾驶相关的特征表示；最后，引入滑动窗口计算各疲劳特征的离散程度，将其作为长短时记忆网络(时间特征)的输入，从而实现对驾驶员疲劳状态的预测。通过13位被试驾驶人的驾驶行为数据实验结果表明：使用本文提出的基于空-时特征和人体姿态的驾驶员疲劳检测模型可达到97.73%的检测精确率，98.95%的召回率以及98.35%的准确率，表明该检测模型具有可行性。     

基于多特征融合的疲劳驾驶检测

针对疲劳驾驶检测的特征源单一、辨识率低和实时性差等问题，提出基于多特征融合的疲劳驾驶检测方法。通过SSD目标检测算法进行人脸检测，利用轻量级模型PFLD实现人脸关键点定位。以眼部纵横比、嘴部纵横比和头部姿态为疲劳特征源，提取相关特征，对不同驾驶员疲劳阈值进行标定，基于改进的PERCLOS算法实现疲劳驾驶判定。仿真结果表明：多特征融合疲劳检测系统对自建数据集和YAW数据集的疲劳特征辨识率分别达到了90.5%和94.12%，在实时视频流上的执行效率达到31.59 ms，实现疲劳预警。     

基于驾驶员状态的高速公路安全车距模型

为进一步完善高速公路环境下的安全车距模型,通过道路模拟驾驶试验,确定不同车速、驾驶员不同疲劳状态下的制动反应时间域,同时根据驾驶员的眼睛状态确定驾驶员的疲劳度,基于模糊隶属函数建立驾驶员的制动反应时间与疲劳状态、车速之间的对应关系,并对高速公路环境下的安全车距模型进行实时修正。通过MATLAB仿真验证了不同驾驶员状态下车距模型的可靠性。     

考虑路面车辙的自动驾驶卡车高速公路车道管理策略研究

自动驾驶卡车在横向控制原理、横向位置分布特征上与人工驾驶车辆存在较大差异，为评估自动驾驶卡车对路面耐久的影响并支撑其在人机混驾环境下的车道规划，开展考虑路面车辙的高速公路车道管理策略研究。基于高速公路自然驾驶数据，提取卡车车道内横向分布特征，并提出以正态分布为基础的自动驾驶卡车横向位置分布模式；根据车道类型提出3种高速公路车道管理策略，即专用车道策略、混合流车道策略、专用+混合流车道策略；在不同车道管理策略、横向位置分布参数下，从车辙发展均衡出发确定不同车道自动驾驶、人工驾驶卡车比例，并通过沥青路面三维有限元模型评估路面养护年限。结果表明：专用车道策略中专用车道宽度可变，但要求自动驾驶卡车比例固定，且沥青路面养护年限最低；混合流车道策略适用于所有自动驾驶卡车比例，且养护年限最高；专用+混合流车道策略适用于自动驾驶卡车比例高的高速公路。     

基于DCNN与HMM融合的疲劳驾驶检测方法研究

首先提出一种深度卷积神经网络(DCNN)与隐马尔可夫模型(HMM)融合的疲劳驾驶检测方法,针对眼睛和嘴巴状态单一特征,构建3层DCNN来识别眼睛和嘴巴闭合状态;再针对训练样本人工标记困难的问题,提出结合人工标记、采用Dlib特征点检测和疲劳参数加权获取驾驶员疲劳等级的方法进行标记;最后,针对疲劳驾驶是一个从状态良好到重...     

山区高速公路景观设计分析

在进行山区高速公路景观设计时,需充分体现动态美学观念,使公路成为自然风景的一部分,为驾驶者、乘客等用路者提供一个舒适优美的道路环境,以减少驾驶疲劳,保证行车安全。     

山区高速公路景观设计分析

在进行山区高速公路景观设计时,需充分体现动态美学观念,使公路成为自然风景的一部分,为驾驶者、乘客等用路者提供一个舒适优美的道路环境,以减少驾驶疲劳,保证行车安全。     

高速公路隧道(群)运行环境风险因素分析

针对我国高速公路隧道段事故多发的现状,从隧道(群)运行环境因素入手,在分析各运行环境的基础上,提出了影响高速公路隧道(群)段安全驾驶行为的各种因素,并进一步确定隧道(群)运行安全分析的研究对象。     

疲劳驾驶的形成原因、表现特征及预防措施

疲劳驾驶成了威胁交通安全的一大杀手。疲劳驾驶的形成原因有生活原因、作业原因和个人原因，表现特征为肌肉疲劳、精神疲劳、背椎疲劳和眼部疲劳，预防疲劳驾驶必须提高安全意识，合理、科学地安排驾驶时间，保证必要的睡眠时间和较好的睡眠效果。     

浅谈高速公路沥青路面的预防性养护问题

沥青路面因具有表面平整无接缝,抗高温耐疲劳,防渗耐磨抗滑,施工期短且容易养护等优势,而被广泛用于城市道路和公路,我国高速公路主要采用的就是沥青路面,但是一些高速公路在通车仅2～3年时间,路面就已开始大面积破坏甚至损毁,实施路面预防性养护管理是我国高速公路发展的迫切需要。重点阐述高速公路沥青路面的破坏特征,并对沥面路面的预防性养护问题提出一些建议和措施。     

驾驶疲劳致因及监测研究进展

为明确驾驶人生理特性在驾驶疲劳领域的研究现状,对驾驶疲劳致因及监测技术研究进展进行综述,介绍驾驶疲劳产生的人口学因素和环境因素,归纳3类驾驶人生理特性在公路驾驶疲劳监测研究现状,简述目前针对公路驾驶疲劳的综合监测技术;最后论述驾驶人生理特性在未来驾驶疲劳监测系统和设备研发中的重要作用。通过归纳和分析揭示:未来针对驾驶疲劳的检测及评价当以具体道路环境类型作为研究基础,需建立驾驶人生理特性与车辆行为变化特性的评价指标,建设一套完整的、有针对性的驾驶疲劳监测系统,方便有关部门对驾驶疲劳现象的监测,有效遏制驾驶疲劳的发生。     

音乐节奏对单调高速公路驾驶安全的影响

为研究高速公路环境下音乐节奏对驾驶员驾驶状态的影响,选取6位驾驶员参加4组实际道路驾驶试验,4组试验所对应的音乐环境分别为:无音乐、慢节奏、中节奏、快节奏,当被试驾驶至80 min时开始播放相应音乐,并监测驾驶员脑电参数。基于脑电功率谱的比值(α+θ)/β和脑电波SMR波的幅值,分析其变化来研究音乐对驾驶安全的影响。结果表明:在单调高速公路驾驶中,当驾驶员行驶到被动疲劳极限时间80 min后,音乐节奏对驾驶员疲劳状态和注意力水平有显著的影响。