道路交通事故頻繁發(fā)生,給人們造成了嚴重的人身傷害和經(jīng)濟損失。據(jù)統(tǒng)計,駕駛員的疲勞駕駛是造成道路交通事故的一個重要原因,駕駛疲勞問題也已引起了全世界的關(guān)注。因此有效地對駕駛疲勞進行實時檢測和預(yù)防,對減少因駕駛疲勞引起的道路交通事故,有十分重要的意義。由于嵌入式系統(tǒng)具有易于部署、方便可靠、低功耗的特點,嵌入式駕駛疲勞檢測系統(tǒng)已經(jīng)成為研究駕駛疲勞檢測系統(tǒng)的主要方向。本文對國內(nèi)外駕駛疲勞檢測技術(shù)進行了研究和總結(jié),針對單一的基于數(shù)字圖像處理的駕駛疲勞特征檢測方法的局限性,提出基于衛(wèi)星定位信息和非圖像的多種駕駛疲勞特征信息檢測,結(jié)合使用模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多種駕駛疲勞特征信息進行融合檢測判斷,最后經(jīng)過實驗驗證了其有效性。本文的主要工作和成果如下: (1)對信息融合技術(shù)的基本原理及其功能結(jié)構(gòu)模型進行了研究和總結(jié),對常用的信息融合算法的特點及應(yīng)用情況進行了分析和比較,提出了實際應(yīng)用中融合算法選擇需要考慮的問題。 (2)通過對疲勞的評價方法和駕駛疲勞的評價方法的研究,重點比較了基于視覺的駕駛疲勞評價方法和基于車輛行為特征的評價方法,并對駕駛時間和駕駛路段對駕駛疲勞產(chǎn)生的影響進行了研究,針對視覺方法的缺陷,提出了基于駕駛時間、駕駛路段和車輛行為特征的駕駛疲勞的綜合評價方法。 (3)對駕駛時段和駕駛路段信息的提取進行了研究,提出了一種結(jié)合衛(wèi)星定位信息與電子地圖提取駕駛時段與駕駛路段信息的方法,并詳細闡述了從GPS(Global Positioning System)信息中提取實時時間和位置信息的實現(xiàn)過程。 (4)對車輛變向與駕駛員反應(yīng)不一致情況、方向盤動作狀態(tài)和連續(xù)駕駛時間與駕駛疲勞的相應(yīng)關(guān)系進行了研究,并從車輛行為中提取出三種新的特征參數(shù)車輛變向與駕駛員反應(yīng)不一致比例(Inconsistent percentage of direction changing and driver reaction, DCDR)、方向盤持續(xù)不動時間比例(Continuous fixed time percentage of steering wheel, CPSW)和連續(xù)駕駛時間比例(Percentage of continuous driving time, PCDT)作為融合參數(shù)進行綜合判斷。 (5)提出了一種在駕駛疲勞檢測中應(yīng)用TS(Takagi-Sugeno)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合多種疲勞特征的新檢測方法。從GPS信息中提取時間信息和位置信息,結(jié)合電子地圖獲得路段信息,并從駕駛行為和車輛行為中提取出DCDR、CPSW和PCDT值,然后通過TS模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合這幾種疲勞特征參數(shù)求得綜合疲勞值,再將求得的疲勞值與PVT(Psychomotor Vigilance Task)測試的量化值進行對比評價,并進行等級評定。最后通過仿真實驗驗證了該方法具有一定的有效性。
【學位單位】：浙江工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2011
【中圖分類】：TP202;TP368.12
【部分圖文】：

浙江工業(yè)大學碩士學位論文PERCLOS 值，然后與預(yù)先設(shè)定的閾值比較來判定駕。統(tǒng)S.A.M.(steering attention monitor)。系統(tǒng)裝置示意程中轉(zhuǎn)向盤非正常運動的裝置，各種車輛均能適用進行方向盤操作時動作也有所減緩，頻率也減小向盤進行修正，如果轉(zhuǎn)向盤持續(xù)不運動時間過長就把轉(zhuǎn)向盤持續(xù)不運動時間超過 4 秒作為非正常運運動狀態(tài)的檢測是通過轉(zhuǎn)向盤連接桿上的磁性帶實展，通過判斷轉(zhuǎn)角的大小也可以對方向盤動作狀態(tài)

圖 1-2 AWAKE 系統(tǒng)樣車示意圖樣車示意圖如圖 1-2 所示，系統(tǒng)包括兩大部分，駕駛Diagnosis Module, HDM)和駕駛員報警系統(tǒng)(Driv檢測模塊是基于多個參數(shù)的檢測，不僅可以對眼瞼等直接反應(yīng)駕駛員疲勞的信息以及車道線跟蹤、車輛行為的信息進行有效識別，而且將駕駛員的疲勞程覺、聲音和觸覺報警器構(gòu)成的組合報警。可根據(jù)系的聲光刺激方式來提高駕駛員的警覺性。系統(tǒng)。2005 年，Volvo 汽車公司推出了一項新的技對人為因素的因人而異，提出通過監(jiān)測車輛行駛過虛假警報的幾率。系統(tǒng)主要是通過對車輛行駛的運效控制狀態(tài)，在駕駛員失去對車輛的控制之前及時

構(gòu)建了國內(nèi)最早基于 PERCLOS 的駕駛疲勞實驗測評系統(tǒng)檢測系統(tǒng)實際應(yīng)用中實時和非接觸式的要求[5]。2002 年眼睛的閉合時間和頻率來識別駕駛疲勞的駕駛防瞌睡裝投影快速定位人臉和人眼，最后利用閾值分割及邊緣檢測通學院研究提出了一種縱橫向車道偏離警告的“車道偏駛員疲勞狀態(tài)注意力不集中或駕駛員放棄轉(zhuǎn)向操作出現(xiàn)的情況獲得最大安全行駛速度，提醒駕駛員將車輛速度限制理論研究和實踐，國內(nèi)也已經(jīng)出現(xiàn)了商業(yè)化的駕駛疲勞預(yù)的幾位博士組建的中國單片機公共實驗室南京研發(fā)中心出來的 gogo850 是目前國內(nèi)唯一一款商業(yè)化的駕駛疲勞預(yù)示[25]。該系統(tǒng)對駕駛疲勞的判斷是根據(jù) PERCLOS 算法實陽光下和黑暗環(huán)境中的識別。

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 簡小剛;賈鴻盛;石來德;;多傳感器信息融合技術(shù)的研究進展[J];中國工程機械學報;2009年02期

2 李峰,曾超,徐向東;駕駛防瞌睡裝置中人眼快速定位方法研究[J];光學儀器;2002年Z1期

3 丁鋒;姜秋喜;張楠;;多傳感器數(shù)據(jù)融合發(fā)展評述及展望[J];艦船電子對抗;2007年03期

4 楊海燕;蔣新華;聶作先;;駕駛員疲勞檢測技術(shù)研究綜述[J];計算機應(yīng)用研究;2010年05期

5 孫瑋;李曉瑩;;避免疲勞駕駛的“駕駛員警示系統(tǒng)”[J];交通世界(運輸·車輛);2006年01期

6 劉志強;汪e

本文編號：2830913