困了累了咋办?车厂与后装市场的疲劳驾驶检测预警系统亮出高招

2017-12-29 10:29:42 来源:EEFOCUS
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驾驶疲劳大概是每个司机都遇到过的事,特别是处于长途、堵车的驾驶环境中。据统计,我国与疲劳相关的交通事故占总事故的20%左右,占重特大交通事故的40%以上。疲劳驾驶是交通安全管理领域面临的国际性难题,广泛存在,这与疲劳驾驶监控设备标准要求功能落实不到位有很大的关系。

 

当然,致力于解决这一问题,车厂与后装市场都在进行尝试。

 

在第四届世界互联网大会上李彦宏表示,智能驾驶是百度在人工智能方面重点布局的领域,在该领域,明年百度会和一汽联合推出防疲劳驾驶的系统,因为“我们希望货车司机丢掉工作之前别先丢掉生命”。百度疲劳驾驶监测系统将是基于百度大脑的图像识别技术的落地方式之一,它将通过红外人脸识别判断,当卡车司机进入疲劳状态时,系统就会发出相应的警告信息。

 

 

驾驶人疲劳状态的检测方法可大致分为基于驾驶人生理信号、生理反应特征、操作行为和基于车辆状态信息的检测方法。

 

基于驾驶人生理信号
驾驶人在疲劳状态下的生理指标会偏离正常状态的指标,疲劳驾驶的研究最早也是基于此方面的。目前较为成熟的检测方法包括对驾驶人的脑电信号EEG、心电信号ECG等的测量。


基于驾驶人生理信号的检测方法对疲劳判断的准确性较高,但生理信号需要采用接触式测量,且对个人依赖程度较大,因此在实际操作时有很多受限因素,因此主要应用于实验中,作为对照参数。

 

基于驾驶人生理反应特征
该检测方法是利用驾驶人的眼动特性、头部运动特性等推断驾驶人的疲劳状态,眼球的运动和眨眼信息被认为是反映疲劳的重要特征。

 

目前,眼动机理方面的算法很多,被广泛采用的一种算法PERCLOS就是将眼睑闭合时间占一段时间的百分比作为生理疲劳的测量指标。但这类算法需要面对的难题是:种族不同,眼窝的深浅也不同,算法的适应性便难以优化。而且,在面对场景光线的变化时,人脸识别的准确度也会受到影响。

 

基于驾驶人操作行为
通过对驾驶人方向盘操作数据进行处理,从而推断驾驶人疲劳状态。目前而言,该方式的存在有很多不确定性,受个人习惯、行驶速度、道路环境、操作技能的限制,因此该方面的深入研究成果较少。

 

基于车辆行驶轨迹
通过车辆行驶轨迹变化和车道线偏离等行驶信息来推测驾驶人的疲劳状态。

 

据悉,对于疲劳检测来说,有两大技术门槛,就是应用场景的复杂性与算法本身的瓶颈。

 

 
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作者简介
赵碧莹
赵碧莹

与非网编辑,网名小老虎。通信工程专业出身,喜欢混迹在电子这个大圈里。曾经身无技术分文,现在可以侃侃电子圈里那点事。喜欢和学生谈谈心情、聊聊理想,喜欢和工程师谈谈生活、聊聊工作。不求技术“上进”,只求结交“贵圈”的朋友!

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