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疲劳驾驶识别方法研究文献综述

 2020-04-15 09:04  

1.目的及意义

随着我国经济不断的发展, 汽车保有量不断增加。汽车在给人们带来方便的同时,随之引发的交通事故也不断增多。据统计,我国交通事故死亡人数己连续10多年居世界第一,每年都会有超过上万起的交通事故发生。交通事故成为了一个不容忽视的问题, 而驾驶员疲劳驾驶是引发事故的重要原因之一。据研究表明, 疲劳驾驶引发事故的概率比正常驾驶高出4到6倍。驾驶疲劳是指司机由于睡眠不充足或者长时间的驾驶造成的神经反应能力的下降,这种下降主要表现在驾驶员疲倦、打磕睡、驾驶操作失误或者完全失去驾驶能力。现如今疲劳驾驶现象日趋严重,但国内应对疲劳驾驶现象的预防设备还没有普及,还没有成熟的产品投入到市场之中应用。从而导致因疲劳驾驶而发生交通事故并造成了惨重的损失。交通事故的发生不仅对当事人产生了恶劣的影响,还容易激发社会矛盾,造成国家公共财产损失和资源的浪费。因此需要一套对驾驶员疲劳状态检测和预警的系统,能时刻监测和提醒驾驶员达到安全驾驶的目的。

1.国内关于检测疲劳驾驶的成果:

在近几年,我国在交通方面出现的事故率始终在世界前列,其中由于疲劳驾驶导致的事故所占的比例较高,但由于我国在驾驶疲劳检测方面起步较晚,相关的研究不能突破其瓶颈,从而导致我国在该领域技术始终落后。当前由于我国在科技方面不断取得新的突破,经济实力以及科研能力不断提高,我国相关领域的科研人员不断加大对驾驶疲劳检测系统的开发,从此我国开始了在这个领域的追赶之路。以2下是我国对于疲劳驾驶的研究成果。

陈信等人对 117 名驾驶员通过使用脑电分析器,发现当人处于疲劳状态时其脑电波的频率一般处于 1 到 4 赫兹,这个重大的发展对于研究驾驶员的疲劳程度具有深远的影响(翁茂荣 等,2006)。周鹏通过十年的研究,并且通过多学科的进行探究,比如:(1)人体生理学;(2)电子工程;(3)神经学等学科。从而有效地解决了异常疲劳与神经麻痹的瓶颈,在我国第一次成功开发出,因此获得我国的专利(周鹏,1998)。gogo850(慧聪汽车用品网,2010)是由南京远驱科技公司研发,其属于疲劳驾驶方面的预警系统,该装置可以通过对司机眼睛的闭合程度进行判断,另外经过创新又增加了瞳孔识别功能。假如司机处于睁眼睡觉状态,其瞳孔非常暗淡,从而可以对那些有睁眼睡觉得人进行疲劳驾驶检测,进而能够增加其实用性。

2国外的疲劳检测系统研究的主要成果。

在很早的时候,人们就已经开始关注驾驶疲劳这一不良现象了,不过真正对它进行研究还是从上个世纪初期才开始的,不过受限于那个时期的科学技术水平,没有获取到一些真正意义上的研究结果,一直到上个世纪 80 年代的时候,美国采取了一些实质性的措施,它要求国内的交通部门对驾驶服务时间进行改革,利用法律的手段来阻止疲劳驾驶事故的持续出现,这在一定程度上很好的保证了人们对于疲劳驾驶进行研究的合法性。那个时期人们在研究的过程当中,基本上就是使用摄像机或者是脑电图仪来对头部的运动进行测量,从而判断驾驶是不是处在疲劳驾驶的状态。到了上个世纪的 90 年代,由于检测疲劳驾驶所使用的方法以及相关的理论日趋成熟,使得整个世界范围里面对于疲劳驾驶的研究处于一个异常活跃的状态,大部分国家都在进行这一方面的研究,尤其是到了21 世纪,随着计算机技术的飞速发展,这也给疲劳驾驶的研究提供了巨大的帮助,使其达到了一个鼎盛的时期。以下就是查看相关新闻以及相关论文(卢阳,2013;陈明初,2012)总结的国外在这一方面的具体研究成果。

(1)德国研究人员通过不断的努力,研究出了一款可以检测疲劳并且可以做出预警工作的眼镜,在这个眼镜当中,有一个灵敏度非常高的光电开关,它能够和驾驶舱里面的电灯以及声音产生很好的连接作用,要是驾驶员处在疲劳驾驶状态的话,在这个过程中,开关可以和电源进行连接,从而可以出现亮灯进而提醒驾驶员,要是驾驶员没有注意到的话,那么声音发生器就立刻产生很大的声响,要是这样都无法引起司机的注意的话,那么开关会作出强制停车的举措。这仅仅局限于接触式的范畴,

(2)法国的研究人员根据人们眼皮张合的状态研究出了一款红外线装置。这一装置必须得设置在汽车的前面,能够和司机的眼睛产生直接的对视。假如司机处于闭眼状态,那么说明司机处于疲劳状态,在这个过程中就会出现报交警,司机就会被惊醒,从而司机再次处于正常状态。

(3)美国研发出了一款疲劳监测预警系统,它的工作流程就是先利用红外摄像头来对司机的眼部信息进行采集,紧接着根据 PERCLOS 这一准则来对驾驶员是不是处于疲劳状态作出判定,如果驾驶员处于疲劳状态的话,那么就会及时的做出提醒。不过它还是存在着一些问题,无法完全投入到日常的使用当中。

(4)英国研究出来了一款相对比较先进的产品,它充分融合了许多有关疲劳特征的信息,通过驾驶员的驾驶时间以及他们对方向盘的操作等这些综合性的信息来判定驾驶员是不是处在疲劳驾驶状态。

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