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驾驶员疲劳检测技术.ppt

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2、标题样式,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,*,.,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,*,.,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,

3、第五级,单击此处编辑母版标题样式,*,汽车驾驶员疲劳检测技术,1,.,主要内容,疲劳检测技术国内外现状,1,2,3,4,疲劳驾驶的表征及原因,疲劳驾驶的检测方法,疲劳检测技术的不足及发展趋势,国内外研究现状,美国Attention Technologies 公司推出的 一款基于驾驶人,生理反应特征,的驾驶人疲劳监测预警产品。该产品通过,红外摄像头,采集驾驶人眼部信息,采用PERCLOS作为疲劳报警指标,可直接安装在,仪表盘,上,报警的敏感度和报警音量均可调节。,欧盟的AWAKE项目对,人眼生理反应,信息、,方向盘操作转角,信息、,方向盘转向力,信息以及,车道线,信息进行了检测和记录,利用信息融

4、合技术实现驾驶人疲劳分级评价,采用,声音,、,光,照闪烁,以及,安全带振,动,等方式对疲劳实现,预警。,国内外研究现状,国外开发人员推出了一款名叫DriveSafe的,谷歌眼镜,专用程序,它可以通过设备上的,传感器,检测到驾车者在驾车过程中出现的分心或打瞌睡的现象,之后它就会向佩戴者发出警报声音或在,眼镜的屏幕上,显示一些,动画,提示。,国内外研究现状,国内外研究现状,gogo850是国内唯一,已经商业化的疲劳驾驶,预警系统。主要检测驾,驶员的,眼睛开合,情况,,基于,红外图像,的处理使,得产品在,阳光,下和,黑暗,里都能进行识别,系统,还能对,带各类眼镜,的驾,驶员进行识别。,疲劳驾驶的表征

5、及原因,疲劳驾驶的表征,可见特征,,如驾驶姿势、眼部状态等,不可见特征,,如心率变化、心电波、脑电波,疲劳驾驶产生原因,驾驶员自身因素,,身体状态和睡眠质量,工作环境,,如天气、温度、空气质量,交通状况,,如路况、车流量和交通堵塞等,疲劳驾驶的检测方法,疲劳驾驶的检测方法,基于驾驶员,行为特征,基于驾驶员,生理指标,基于车辆,运行状态,疲劳驾驶的检测方法,基于驾驶员行为特征的疲劳检测,眼睛行为,的检测,头部运动与面部表情,检测,多元信息融合,检测,眼睛行为的检测,FaceLAB,疲劳检测系统,此系统对驾驶人,眨眼频率,、,瞳孔直径,、,视线方向,、,头部运动,等参量进行信息融合分析,实现了疲劳

6、驾驶的,实时检测,,综合分析能力和可靠性能好,疲劳驾驶的检测方法,基于驾驶员生理指标的疲劳检测,脑电信号,(EEG),提取各波段不同EEG的典型特征,眼电信号,(EOG),获取各时刻眨眼类型以及变化情况,心电信号,(ECG),检测驾驶员心率变化,疲劳驾驶的检测方法,基于车辆运行状态的疲劳检测,车道偏离,预警系统,车辆,运行参数,检测,车辆,识别与安全车距保持,系统,车道偏离预警系统(LDWS)的研究多基于机器,视觉算法,进行车道的智能识别,通过,视觉处理算法,和,车道跑,偏决策,算法进行,车道偏离判断,,最终实现,影音警,告,输出甚至,主动,干预,汽车。,车道偏离预警系统,车辆识别与安全车距保

7、持,运用,机器视觉,、,红外线,、,雷达,等传感器进行信息采集与融合,用以,识别前方车辆,并跟踪测量。,可使用驾驶员,踏板控制模式,用距离传感器获取车前数据,得到基于驾驶员的,反应模式,从而得到驾驶员是否疲劳驾驶。,疲劳检测技术的不足,驾驶员,个体差异,以及,驾驶环境差异,大,目前的疲劳检测多基于,模拟驾驶,环境,现有检测方法对,疲劳的等级划分,不够准确,价格高,,目前仅有部分车辆上装备了疲劳监控设备,不利于普及使用,疲劳检测技术的发展趋势,基于车联网的驾驶员疲劳智能检测系统,基于,图像分析技术,的疲劳预警,结合,驾驶行为,分析及,道路场景,分析,并结合,车联网技术,,将驾驶员疲劳事件推送到,监控管理中心,。在多种监控管理机制,配合,下,该系统可有效,减少,交通事故的发生。,谢谢!,17,.,

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