如何预防驾驶员疲劳驾驶及其危害

驾驶员疲劳驾驶是造成交通事故的重要因素。本文分析了产生疲劳驾驶的主要原因,表现形式以危害后果并提出了有效预防疲劳驾驶的相关措施。     

浅谈疲劳驾驶的危害及防范

随着经济社会的发展,交通运输业逐渐扩大,人民生活水平日渐提高,机动车辆与日俱增,随之而来人们的出行更加频繁,引发的道路交通事故也随之增多,事故现场触目惊心.各种交通事故频发已成为社会发展所面临的严峻问题之一.从事故分析结果看,疲劳驾驶是导致重大交通事故发生的重要原因之一.该文对产生疲劳驾驶的原因、危害进行了归纳,并提出了“树立安全意识,预防疲劳驾驶”的相关对策.     

疲劳驾车的危害与预防

专家分析疲劳驾驶不但会影响驾驶员的反应时间、判断和视觉，也会影响他的警觉性和对问题的处理能力，特别是由于疲劳而产生的三分之二秒左右的“微睡眠”期增多，是交通事故发生的重要诱因。本文对疲劳驾车的危害与预防进行了论述。     

基于决策树的驾驶疲劳等级分析与判定

为了提高疲劳检测的精度,通过驾驶模拟试验采集了15位中青年有经验驾驶员的车辆横向位置、方向盘操控、眼动等多源数据并计算疲劳特征指标,同时采集驾驶员主观疲劳程度并通过视频回放进行校核,在此基础上建立疲劳等级与特征指标的决策树模型,结果表明,对于区别疲劳等级最显著的变量有闭眼时间比例(percentage of eye closure,PERCLOS)、车道偏移标准差、越线时空面积、方向盘反转率,且上述变量与疲劳等级呈正相关;PERCLOS为最优的疲劳等级划分变量,并获取了2个重要阈值:当PERCLOS小于2.8%时,驾驶员处于严重疲劳状态的比例为零;当PERCLOS大于21.9%时,驾驶员处于未疲劳状态的比例为零;该模型预测的总正确率为64.31%.为了校验模型,从15位驾驶员中随机选取了4位进行模型校验试验.校核结果表明该模型的正确率达63.22%.模型在2次试验中都未发现将严重疲劳识别为未疲劳的情况.     

基于面部综合信息的疲劳驾驶判别研究

目前疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,对防疲劳驾驶预防方法的研究是十分必要的。根据驾驶人面部综合信息,可以对驾驶人进行是否处于疲劳驾驶状态的判断。提出一种根据驾驶人眼部状态、嘴部状态、鼻部状态三者的信息相结合来判断的疲劳状态判定方法。实验表明,这种方法可以在多种情况下对驾驶人进行疲劳的检测。     

基于脑电信号的驾驶疲劳检测研究

研究利用脑电信号(EEG)判断驾驶员的疲劳程度. 基于疲劳驾驶实验平台进行模拟驾驶实验,综合实验视频图像和驾驶员自我评价进行主观疲劳评测. 利用生理检测仪采集驾驶员的脑电波,对比分析脑电信号不同频带信号功率谱值和驾驶员的主观疲劳评测之间的关系. 结果表明:主观疲劳评测与脑电信号中功率谱值的变化相对应,脑电功率谱的比值(α+θ)/β越大,疲劳等级越高.     

基于人眼识别的防疲劳驾驶系统设计与研究

为了避免日常生活中因疲劳造成的交通事故, 利用人眼图像识别技术对驾驶进行疲劳监测。设计并提出了一套基于图像信息判断驾驶员疲劳状态的流程。首先使用Viola-Jones 算法, 在图像中直接进行人眼定位,再对人眼图像进行处理, 得到人眼长宽比值Q, 最后建立了Q 值和疲劳状态的关联模型。实验证明, 该定位方 式比传统方式检测速度提高了50%以上, 同时能适应头部不同姿态; 建立的“眼部相对长宽比-睁眼程度冶模型具有良好的线性。模拟实际驾驶环境进行测试结果表明, 监测系统能适应不同受试者并在1 s 内对疲劳状态的驾驶员发出警报, 在防疲劳安全驾驶领域有一定的应用前景。     

刑讯逼供的危害与预防

刑讯逼供是我国法律所禁止的行为,然而在司法实践中,这一行为却频频发生,并带有一定的普遍性,权衡利弊,刑讯逼供危害较多。屡禁不止,有些甚至到了骇人听闻的程度。本文将对刑讯逼供导致的一些冤假错案给人带来的危害、形成的原因分析入手．研究以预防为主、惩罚为辅的预防对策。     

基于面部特征的疲劳驾驶检测

文章采用一种基于眼睛闭合度及打呵欠来检测驾驶员疲劳的方法,在YCrCb颜色空间中利用高斯模型进行肤色检测得到人脸的区域,在人脸灰度二值化图中利用五官几何结构的先验知识粗略定位人眼,利用区域生长和形态学运算得到人眼轮廓并计算眼睛的闭合度;检测嘴唇时利用唇色最佳阈值大致确定嘴唇位置,在此基础上通过人脸灰度值特征精确定位嘴唇,然后通过嘴张开程度判断驾驶员是否打呵欠;最后基于2个特征对驾驶疲劳进行判决,实验证明这种方法对驾驶疲劳检测具有较好的效果。     

辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶中疲劳程度的影响

乘用车领域的过往研究发现,相较于手动驾驶使用辅助驾驶系统的驾驶员会更容易出现疲劳,因此有必要探究辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶疲劳程度的影响。基于超过120 h的自然驾驶实验,采用多项生心理指标（如心率、心率变异性等）对比了重型卡车驾驶员手动驾驶车辆时和在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度。辅助驾驶情况下驾驶员平均心率、呼吸频率、呼吸深度以及瞳孔直径均高于手动驾驶情况下,辅助驾驶情况下驾驶员连续二次心跳（RR）间隔均方根、低高频比例、眨眼频率、眨眼时长以及眼睑闭合百分比（PERCLOS）均低于手动驾驶情况下。当驾驶员处于手动驾驶情况时,驾驶时间每增加2 h,反应时间会增加0.032 s;当驾驶员处于辅助驾驶情况时,反应时间不随驾驶时间发生显著变化。重型卡车驾驶员在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度低于手动驾驶,本研究可以为辅助驾驶系统在重型卡车中的安全应用提供理论支持。     

模拟驾驶过程中精神疲劳的实验分析

实验采用自行设计的监视操作程序作为实现驾驶精神疲劳的替代工具．实验中，10名处于某一年龄段的男性样本在90min内执行同一监视操作程序，实验前后分别测试实验样本的血压值、临界融合频率等客观指标，并与操作判断正确率相结合分析疲劳实验的替代可行性．结果表明，监视操作可以作为模拟驾驶过程中精神疲劳的有效手段．     

疲劳驾驶预警装置的实现与软件设计

介绍了疲劳驾驶预警装置的功能与系统应用软件的总体设计与各模块的设计．该仪器的软件系统采用汇编语言开发．     

基于MBLBP与Haar特征提取的驾驶疲劳检测

为了提高驾驶员疲劳驾驶的检测效率,提取人脸和人眼的MBLBP与Haar特征,使用gentleboost训练方法得到多级强分类器,用级联的方法对人脸和人眼进行检测和识别.当系统连续三帧检测到人脸但检测不到人眼的情况下判定驾驶员出现疲劳.加入人脸肤色验证信息,构建6个视角分类器,使用动态表观模型(AAM)来拟合人眼.试验结果表明大大提高了驾驶员疲劳的检测效果.     

基于Adaboost方法的车载嵌入式疲劳驾驶预警系统

提出一种基于Adaboost的实时算法, 并应用于车载嵌入式系统。用红外光源和红外摄像头获取驾驶员的视频图像, 对其疲劳状态进行监控。首先通过人脸检测定位驾驶员的人脸, 然后提取人眼区域并对人眼闭合状态进行判断, 基于PERCLOS标准制定了相应的预警机制, 对潜在的疲劳驾驶进行判断并预警。该算法从PC移植到嵌入式平台并根据实验进行了优化, 先后制作了多个车载嵌入式装置进行实车测试, 达到了大于92%的准确率和少于1.5 s的判断响应时间。实验装置稳定可靠, 可实际应用于营运车辆。     

基于脑电信号的草原公路驾驶疲劳研究

草原公路单调枯燥的驾驶环境容易使驾驶员产生驾驶疲劳,严重威胁到行车安全。通过草原二级公路实驾试验,监测驾驶员的脑电信号,探索真实驾驶环境下驾驶员驾驶时的EEG特征。结果表明:β波和(α+θ)/β这两项指标对驾驶员疲劳反应最为敏感,可以把这两项指标作为表征草原公路驾驶员疲劳的脑电指标;在草原公路150 min的驾驶过程中,驾驶员出现较明显疲劳症状时间段是:20~30 min,80~90 min,90~100 min,100~110 min。其中,在90~110 min这个时间段内疲劳趋势尤为明显。结果可为草原公路驾驶疲劳预警提供部分理论支撑。     

基于方向盘握力的疲劳驾驶检测研究

选取6位普通驾驶员参加实际道路驾驶实验,在实验中同步检测驾驶员对方向盘的握力信号和驾驶员的脑电信号。通过独立样本T检验,从时域和时频域两方面筛选出5个与疲劳驾驶密切相关的握力信号特征,将它们作为输入信息;提取脑电功率谱比值作为衡量疲劳驾驶的信号特征,将其作为输出信息;通过BP神经网络方法,以输入信息和输出信息建立基于方向盘握力的疲劳驾驶检测模型。使用部分驾驶数据对检测模型进行验证,结果显示此数学模型对疲劳驾驶的识别率达到87.0%,说明方向盘握力信号可作为检测疲劳驾驶的有效数据。     

驾驶疲劳监测系统DDDS设计方法

通过对各种疲劳监测方法进行比较分析,借助模拟驾驶仪器的研究成果,得出PERCLOS算法最适合评价驾驶疲劳程度.同时,提出一套基于PERCLOS和DSP处理器的驾驶疲劳监测系统总体设计方案,并设计开发出驾驶疲劳监测系统DDDS.监测系统应用图像差分的方法,采用灰度处理、膨胀、腐蚀等图像分析手段,实现准确定位并识别出驾驶员眼睛的睁开和闭合过程,通过分析眼睛闭合时间来判断疲劳程度.试验表明,DDDS系统对驾驶疲劳的检测准确率达到86.89%.     

驾驶疲劳监测系统DDDS设计方法

通过对各种疲劳监测方法进行比较分析,借助模拟驾驶仪器的研究成果,得出PERCLOS算法最适合评价驾驶疲劳程度.同时,提出一套基于PERCLOS和DSP处理器的驾驶疲劳监测系统总体设计方案,并设计开发出驾驶疲劳监测系统DDDS.监测系统应用图像差分的方法,采用灰度处理、膨胀、腐蚀等图像分析手段,实现准确定位并识别出驾驶员眼睛的睁开和闭合过程,通过分析眼睛闭合时间来判断疲劳程度.试验表明,DDDS系统对驾驶疲劳的检测准确率达到86.89%.     

基于面部特征分析的疲劳驾驶检测方法

为避免疲劳驾驶,通过提取面部疲劳特征参数的方法研究了驾驶员疲劳检测技术.对SSD(single shot multi box de-tector)目标检测算法及连续自适应均值漂移跟踪算法(continuously adaptive MeanShift,CamShift)进行优化,以检测人脸区域.利用特征点定位提取面部疲...