基于行为特征的疲劳驾驶检测技术研究

介绍了几类目前常用的疲劳检测技术的优缺点,提出了一种改进的疲劳驾驶检测方法:先通过2次图像投影和形态学方法实现眼睛精确定位;再根据眼睛睁闭时,其眼睛宽高比的差异,提出一种眼睛状态的识别方法;根据PERCLOS方法的判断是否疲劳.算法能够有效减少计算量提高运算速度,并在实验室内取得了较高的精确度.     

“机动车驾驶许可降级”规定的法律分析

以“机动车驾驶证降级”规定为研究对象,采用理论分析方法对其合法性进行探讨,并针对实施中的问题提出了相应的建议。“机动车驾驶许可降级”是公安部依照《道路交通安全法》授权实施的机动车驾驶许可的变更权,是对持有A、B类准驾车型驾驶人动态监管的措施,对于保证公共交通安全有着积极的意义;对机动车驾驶许可降级后的恢复,应当设立不同于增加准驾车型的考试程序,以保证当事人的合法权益。     

排放因子法构建机动车多环芳烃污染清单——以江苏省为例

基于江苏省2009年—2014年不同类型机动车保有量统计数据,采用不同车型排放因子法构建江苏省不同年际汽车尾气多环芳烃排放清单。结果表明:汽车尾气多环芳烃排放总量分别为138.97 t、167.27 t、194.65 t、215.55 t、239.24 t和274.04 t,呈现出逐年增加的趋势。其中,重型货车、轻型和小型汽车对多环芳烃的贡献比例在逐年增大,而中型、大型客车及中型货车对城市PAHs的贡献率在逐年减小。重型货车对2-3环多环芳烃的贡献比例是最大的。中型和大型客车对4-6环多环芳烃的贡献比例最小。     

柴油燃料性质对内燃机排放的影响及机动车燃料的发展趋势

对显著影响内燃机排放的柴油燃料的性质进行表征,通过分析燃料化学组成对机动车污染排放物的影响,提出降低柴油中硫和芳香烃含量、改进十六烷值可满足排放标准的要求.从几个关键技术指标对机动车柴油燃料发展趋势进行总结,提出降低改进内燃机排放的技术措施.     

多算法融合的疲劳驾驶监测算法设计与实现

现实中基于图像处理的疲劳驾驶监测往往因环境的变化而具有不确定性。监测算法不规范,以致于疲劳驾驶监测任务很具有挑战性。为了解决此问题,提出了一种基于多算法融合的动态滑动窗口算法框架。首先利用Adaboost算法识别人眼,然后改进Otsu算法来自适应各种不同环境;进而提出动态滑动窗口算法来得到睁闭眼之间的最佳阈值;最终,利用改进的PERCLOS算法估计疲劳驾驶状态的不同级别。针对环境的变化采用睁闭眼判断窗口随人眼特征变化而更新的策略,系统使用摄像头实时捕获人眼图像,并在PC机上进行仿真测试,可在130~150ms之间实现不同疲劳状态的识别。实验结果表明,此算法框架能够有效、快速的分辨驾驶员不同的疲劳状态。     

山区高速公路紧急避险车道辅助车道设置

通过对8处紧急避险车道主线外侧车道车头时距的收集与分析,运用拟合分析和卡方检验,发现当外侧车道交通流小于500veh·h-1时,车头时距符合负指数分布.考虑主线外侧车道交通流量、失控车辆的速度与失控车辆汇入的临界间隙,应用微分法求导得到失控车辆汇入主线外侧车道的汇入概率模型.通过分析失控车辆汇入主线外侧车道的换车道驾驶行为,得到了不同路面状况下车辆汇入临界间隙.在保证失控车辆95%的汇入成功率条件下,计算不同路面状况、主线外侧交通流量与驶入速度下的辅助车道长度设置值.     

驾驶员前向避撞行为特征的降维及多元方差分析

驾驶员在追尾临撞工况下的避撞过程可以分为多个阶段(如制动前、制动后),而在每一阶段中,又存在多个分析角度(如制动快慢、制动力度)及不同的关键时刻与特征值,因此系统描述驾驶员的避撞行为需要多种参数.对多种避撞行为参数进行降维处理,并探究工况紧急程度对每类参数的综合影响.利用同济大学8自由度高仿真驾驶模拟器,研究驾驶员在不同前车减速度(0.30g,0.50g,0.75g)和不同初始车头时距(1.5s,2.5s)下的避撞行为,全面记录了驾驶员危险感知、油门释放和刹车制动等避撞行为参数.利用主成分分析对众多参数进行降维处理,将避撞行为特征划分为感知反应、制动延误、制动力度3个方面,并通过多元方差分析探究车头时距、前车减速度及二者交互项对这3个方面的影响.结果表明,驾驶员感知反应受到车头时距和前车减速度同时影响,制动延误受到车头时距、前车减速度以及二者交互项的影响,制动力度则仅受到前车减速度的影响.在变化趋势上,随着工况紧急程度的增加,驾驶员的感知反应越快,制动延误越短,而制动力度越大.     

基于图像处理与雷达控制的车道偏移自动驾驶控制系统

自动驾驶控制是汽车主动安全控制的重要装置.针对汽车运行的方向控制和速度控制内容,提出了利用图像传感器获得行驶方向信息.通过图像处理确定行驶方向,控制车道偏移的方向控制系统,设计了面向动态目标的基于毫米波雷达测距和测速的汽车自动行驶的速度控制系统,实现了汽车自动驾驶的功能.     

道路交通驾驶员差异性分类定量研究

驾驶员个体差异是影响城市道路交通运营、效率及安全的一个重要因素之一。为了实现对驾驶员差异性的影响分析,采用驾驶模拟舱研究平台对驾驶员样本进行归类。研究分别选取了反映驾驶员特征的静态驾驶适性和动态驾驶适性两类,共计15个指标。采用因子分析的方法将相关指标归纳为驾驶员的5个类因子,并通过主成份分析的方法找出每类因子中的主导指标,并以此指标作为聚类分析的输入变量。结果表明聚类分析得到的三类驾驶员具有明显的各自特征。     

基于多次分割的疲劳驾驶的检测方法研究

针对目前常用的人眼检测方法误判率高,计算量大的特点,提出了一种基于多次分割的机器视觉人眼检测方法,进行疲劳驾驶检测研究。首先,将图像由RGB颜色空间转换至HSL空间,设定HSL空间分割阈值得到人脸初分割图像(第一次分割),经过滤波,膨胀、腐蚀等操作后与源图像进行掩膜。然后,按照初分割方法再进行第二次和第三次人眼分割;最后利用统计双眼面积和的方法实现疲劳检测。动态实验中,人眼识别准确率为93%,疲劳检测准确率为90%,表明该方法能较好地解决复杂背景中人眼定位问题,准确率较高、速度快,算法移植性强。