發(fā)布時(shí)間：2021-01-19 19:42

　　疲勞駕駛會(huì)影響駕駛員的反應(yīng)能力、執(zhí)行能力以及判斷能力,對(duì)道路行車安全危害極大。而長(zhǎng)途客車駕駛員在公路運(yùn)輸中的角色非常重要,其職業(yè)特點(diǎn)使其成為疲勞駕駛的多發(fā)群體;由長(zhǎng)途客車駕駛員疲勞導(dǎo)致的事故多為重、特大事故,易引發(fā)群死群傷的嚴(yán)重后果。盡管各國(guó)法律都對(duì)持續(xù)駕駛時(shí)間進(jìn)行了規(guī)定,但即使是在規(guī)定的駕駛時(shí)間內(nèi)也可能由于個(gè)人原因產(chǎn)生疲勞。對(duì)于長(zhǎng)途客車駕駛員來(lái)講,即使意識(shí)到處于疲勞狀態(tài),為了保證運(yùn)輸任務(wù)也會(huì)選擇繼續(xù)駕駛。因此進(jìn)行長(zhǎng)途客車駕駛員疲勞監(jiān)測(cè)預(yù)警的研究對(duì)長(zhǎng)途客車駕駛員安全行駛具有重大意義。已有研究中針對(duì)長(zhǎng)途客車駕駛員的研究較少,為了篩選有效的表征參數(shù),首先面向長(zhǎng)途客車駕駛員開展了有關(guān)疲勞癥狀的調(diào)查問(wèn)卷,并采用改進(jìn)的層次分析法（AHP）對(duì)問(wèn)卷結(jié)果進(jìn)行分析,研究發(fā)現(xiàn)反應(yīng)遲鈍和方向盤操作失誤是權(quán)重值排在前兩位的疲勞癥狀。以此為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)了疲勞特性研究試驗(yàn),進(jìn)行了長(zhǎng)途客車駕駛員疲勞狀態(tài)辨識(shí)研究與預(yù)警系統(tǒng)的開發(fā),論文主要研究?jī)?nèi)容如下:1)長(zhǎng)途客車駕駛員疲勞表征參數(shù)優(yōu)選采用雙因素方差分析對(duì)轉(zhuǎn)向操縱參數(shù)、車輛側(cè)向參數(shù)以及反應(yīng)能力參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)選。對(duì)時(shí)間因素及疲勞因素的交互效應(yīng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,篩選出了方向盤緊握... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：152 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 長(zhǎng)途客車道路運(yùn)輸安全形勢(shì)
        1.1.2 駕駛疲勞定義及形成原因
    1.2 研究現(xiàn)狀綜述
        1.2.1 長(zhǎng)途客車駕駛員疲勞研究現(xiàn)狀
        1.2.2 駕駛員疲勞狀態(tài)判別研究現(xiàn)狀
        1.2.3 疲勞預(yù)警系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究現(xiàn)狀分析總結(jié)
    1.4 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線
第2章 長(zhǎng)途客車駕駛疲勞試驗(yàn)設(shè)計(jì)
    2.1 駕駛疲勞主觀調(diào)查數(shù)據(jù)分析
        2.1.1 調(diào)查數(shù)據(jù)的獲取
        2.1.2 基于改進(jìn)AHP方法的疲勞癥狀研究
        2.1.3 疲勞對(duì)操縱特性及反應(yīng)能力的影響分析
    2.2 疲勞特性研究試驗(yàn)
        2.2.1 試驗(yàn)平臺(tái)及設(shè)備
        2.2.2 試驗(yàn)人員及場(chǎng)景
        2.2.3 試驗(yàn)過(guò)程
    2.3 道路試驗(yàn)
        2.3.1 試驗(yàn)人員及路線
        2.3.2 試驗(yàn)設(shè)備
        2.3.3 試驗(yàn)過(guò)程
    2.4 小結(jié)
第3章 長(zhǎng)途客車駕駛員疲勞特性研究及參數(shù)優(yōu)選
    3.1 參數(shù)優(yōu)選方法概述
    3.2 方向盤操縱參數(shù)優(yōu)選
        3.2.1 方向盤轉(zhuǎn)角統(tǒng)計(jì)參數(shù)優(yōu)選
        3.2.2 方向盤轉(zhuǎn)角經(jīng)驗(yàn)類統(tǒng)計(jì)參數(shù)優(yōu)選
        3.2.3 方向盤轉(zhuǎn)角速度統(tǒng)計(jì)參數(shù)優(yōu)選
        3.2.4 方向盤轉(zhuǎn)角速度經(jīng)驗(yàn)類參數(shù)優(yōu)選
    3.3 車輛側(cè)向運(yùn)動(dòng)參數(shù)優(yōu)選
        3.3.1 側(cè)向運(yùn)動(dòng)特征分析
        3.3.2 側(cè)向運(yùn)動(dòng)參數(shù)優(yōu)選
    3.4 反應(yīng)能力參數(shù)優(yōu)選
        3.4.1 反應(yīng)時(shí)間特征分析
        3.4.2 反應(yīng)時(shí)間參數(shù)優(yōu)選
    3.5 小結(jié)
第4章 長(zhǎng)途客車駕駛員疲勞狀態(tài)辨識(shí)模型
    4.1 理論基礎(chǔ)分析
        4.1.1 HMM建模理論
        4.1.2 HMM基本算法
    4.2 基于GM-HMM的疲勞辨識(shí)模型構(gòu)建
        4.2.1 模型結(jié)構(gòu)選擇
        4.2.2 GM構(gòu)建
        4.2.3 GM-HMM離線訓(xùn)練
    4.3 基于前向-后向算法的疲勞狀態(tài)識(shí)別
        4.3.1 模型識(shí)別過(guò)程
        4.3.2 基于模型識(shí)別準(zhǔn)確率的個(gè)體差異性分析
    4.4 考慮反應(yīng)時(shí)間檢測(cè)時(shí)機(jī)的模型研究
        4.4.1 基于狀態(tài)參數(shù)的GM-HMM疲勞初判模型
        4.4.2 基于道路試驗(yàn)的模型修正與優(yōu)化
    4.5 小結(jié)
第5章 基于圖像識(shí)別的長(zhǎng)途客車駕駛員疲勞狀態(tài)表征信息采集技術(shù)
    5.1 圖像處理基礎(chǔ)理論
        5.1.1 圖像處理方法概述
        5.1.2 攝像頭標(biāo)定原理
    5.2 方向盤轉(zhuǎn)動(dòng)角度檢測(cè)方法研究
        5.2.1 圖像采集平臺(tái)構(gòu)建
        5.2.2 感興趣區(qū)域提取
        5.2.3 圖像預(yù)處理
        5.2.4 基于標(biāo)記點(diǎn)跟蹤的轉(zhuǎn)角檢測(cè)
    5.3 基于結(jié)構(gòu)化道路的車輛側(cè)向速度檢測(cè)方法
        5.3.1 思路設(shè)計(jì)
        5.3.2 基于理論車速的感興趣區(qū)域計(jì)算
        5.3.3 攝像頭標(biāo)定
        5.3.4 圖像預(yù)處理
        5.3.5 基于標(biāo)志線識(shí)別的車輛側(cè)向速度檢測(cè)方法
    5.4 小結(jié)
第6章 駕駛員疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)開發(fā)
    6.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
        6.1.1 系統(tǒng)軟硬件的功能需求分析
        6.1.2 嵌入式圖像處理系統(tǒng)的特點(diǎn)
    6.2 基于ARM的嵌入式系統(tǒng)開發(fā)
        6.2.1 硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)
        6.2.2 嵌入式軟件體系結(jié)構(gòu)
        6.2.3 系統(tǒng)界面開發(fā)設(shè)計(jì)
    6.3 預(yù)警系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確率試驗(yàn)驗(yàn)證
        6.3.1 道路試驗(yàn)
        6.3.2 測(cè)試結(jié)果分析
    6.4 小結(jié)
第7章 全文總結(jié)及展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 論文創(chuàng)新性
    7.3 工作展望
參考文獻(xiàn)
附錄
作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于轉(zhuǎn)向盤圖像的駕駛員疲勞檢測(cè)方法研究[J]. 蔣鵬民,李海標(biāo),黃名柏,時(shí)君.  汽車技術(shù). 2018(09)
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[4]基于方向盤轉(zhuǎn)角近似熵與復(fù)雜度的駕駛?cè)似跔顟B(tài)識(shí)別[J]. 李作進(jìn),李仁杰,李升波,王文軍,成波.  汽車安全與節(jié)能學(xué)報(bào). 2016(03)
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[9]基于轉(zhuǎn)向盤操作的疲勞駕駛檢測(cè)方法[J]. 金立生,李科勇,牛清寧,高琳琳.  交通信息與安全. 2014(05)
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博士論文
[1]基于反應(yīng)時(shí)間的駕駛員疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警技術(shù)研究[D]. 郭夢(mèng)竹.吉林大學(xué) 2017
[2]基于信息融合的疲勞駕駛檢測(cè)方法研究[D]. 牛清寧.吉林大學(xué) 2014
[3]基于駕駛行為個(gè)體特征的酒后駕駛狀態(tài)識(shí)別方法研究[D]. 張興儉.北京工業(yè)大學(xué) 2014
[4]夜間高速公路長(zhǎng)途大型客車駕駛員心電與操作行為特征研究[D]. 錢宇彬.長(zhǎng)安大學(xué) 2011
[5]基于視頻圖像分析與信息融合的駕駛員疲勞檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 朱淑亮.山東大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于腦電數(shù)據(jù)的道路與模擬試驗(yàn)駕駛負(fù)荷相似模型研究[D]. 陳發(fā)城.吉林大學(xué) 2018
[2]長(zhǎng)途客運(yùn)駕駛員出車前疲勞狀態(tài)便捷檢測(cè)方法研究[D]. 劉穎慧.東北林業(yè)大學(xué) 2017
[3]面向車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的駕駛員無(wú)意識(shí)車道偏離識(shí)別方法研究[D]. 張利丹.吉林大學(xué) 2015
[4]基于駕駛行為特征與眼動(dòng)特征的疲勞駕駛辨識(shí)方法研究[D]. 汪宴賓.西南交通大學(xué) 2015
[5]橋梁工程項(xiàng)目施工安全管理與評(píng)價(jià)研究[D]. 秦?zé)?西安建筑科技大學(xué) 2014
[6]基于Android智能移動(dòng)終端的汽車疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 石磊.南京郵電大學(xué) 2013
[7]營(yíng)運(yùn)長(zhǎng)途客車駕駛員疲勞累積實(shí)驗(yàn)研究[D]. 翟博韜.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[8]基于轉(zhuǎn)向操作和車輛狀態(tài)的疲勞駕駛檢測(cè)方法研究[D]. 屈肖蕾.清華大學(xué) 2012
[9]基于嵌入式平臺(tái)的疲勞駕駛狀態(tài)參數(shù)信息融合研究[D]. 方志輝.太原理工大學(xué) 2011
[10]基于眼部信息的疲勞駕駛檢測(cè)方法研究[D]. 劉莉.湖南大學(xué) 2011



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