研究综述
第”卷第5期2010年5月
计算机应用研究
ApplicationResearchof
V01.27No.5
May
2010
Compute侣
驾驶员疲劳检测技术研究综述宰
杨海燕L2,蒋新华1,聂作先1’2
(1.中南大学信息科学与工程学院,长沙410075;2.福建工程学院计算机与信息科学系,福州350014)摘要:针对近几十年来驾驶员疲劳检测的发展状况,对驾驶员疲劳检测技术进行综述。通过将疲劳检测技术分为基于驾驶员特征以及基于车辆行为的疲劳检测技术,详细阐述了相关研究成果。基于驾驶员特征的疲劳检测通过提取包含疲劳信息的特征进行检测,具体分为生理参数特征以及视觉特征两方面,而基于车辆行为的疲劳检测是根据车辆行驶情况间接判断驾驶员是否有疲劳。介绍了几个典型疲劳检测系统,最后探讨了疲劳检测的技术难点以及发展趋势。
关键词:疲劳检测;生理参数;视觉特征;车辆行为
中图分类号:讹77
文献标志码:A文章编号:1001.3695(2010)05.1621.04
doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2010.05.005
Survey
on
researchofdriverfatiguedetectiontechnology
YANG
(1.CollegeofInformation
University
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Abstract:Thispaperrevieweddriverfatiguedetectiontechnologiesbased
development
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Summarizedtherelatedresearchmethodsofdriverfatiguedetectionresearchandprovidedcategoriesbasedandvehicle
driver’8feature
performance.Thedetection
of
calf
based
on
driverfeaturewasto
subtractthefe/ttureswhichincludingfatigueinformation.
on
whichincludingpsychology
featureparameterandvisualfeature.Themethodbased
vehicle
performanceWasaccordingthe
performance
tracing
anddiscussedthechallenges
to
judge
fatigue
anddevelopmentsoffatiguedetection.
whetherexisteddriver
indireedy.Introducedsometypicaldriverdetecdonsystems
Keywords:fatiguedetecfion;psychologyparameter;visualfeature;vehicleperformance
根据美国联邦调查局显示,20%一30%的交通事故都是由于疲劳驾驶所引起的¨’20,驾驶员疲劳检测技术的研究对于预防交通事故有着重要意义。最近十多年来,疲劳检测逐步取得人们的关注,因此本文对驾驶员疲劳检测技术的研究进展、技术特点以及发展进行总结。
目前驾驶员疲劳检测研究方法可以分成两大类:a)从驾驶员自身特征出发,通过某种设备获取驾驶员的生理参数特征或者视觉特征,利用驾驶员在正常状态和疲劳状态的特征模式不同,采用相应的模式识别技术分类进行判别,从而检测到是否有疲劳产生;b)根据车辆的行为表现间接判断驾驶员是否产生疲劳。在这类技术中,通过传感器获取车辆在行驶过程中的各种参数,根据车辆行驶过程中的异常情况,如车辆是否超过道路标志线、速度是否超速、车辆之间的距离是否太近等,判断驾驶员是否有疲劳产生。
1
图(ECG)等,根据参数变化情况来判断是否有疲劳产生。
Lal等人p一3通过脑电图实验彳县出脑电图中的信号变化情况与疲劳的关系,结果表明在疲劳早期,脑电图中的delta和theta波bo改变幅度小;随着疲劳的加深,deta波幅增加;在最疲劳时,delta、theta以及alpha波都会增加。根据脑电图波形与疲劳程度的这一关系,文献[6]进一步根据疲劳情况把脑电图数据分成四类,把原始脑电图数据经过傅里叶变换转换到频率空间,根据各个波段的幅度变化情况判断疲劳程度。文献[7]则进一步利用脑电图的谱分量以及各个频带谱值比率关系来检测疲劳。
在使用EEG检测疲劳时,由于波段能够反映疲劳情况,波谱的提取以及分类情况对识别效果有很大影响,目前的研究集中在对波段数据的特征提取以及分类上。例如文献[8]使用小波分析提取EEG数据特征;文献[9]使用多类支持向量机对EEG数据进行分类;文献[10]则分析支持向量机对EEG疲劳检测分类的重要性以及可行性;文献[11]使用小波包分析与
基于驾驶员的疲劳检测技术
基于驾驶员生理参数的疲劳检测技术
基于驾驶员生理参数的检测方法是通过某些设备得出驾
1.1
核学习方法进行疲劳的自动识别;文献[12]则利用驾驶疲劳时EEG谱分量的可再现性以及重复性来检测疲劳。
眼电图是在眼睛的上下方各放置电极,取得垂直方向的
驶员的有关生理参数,如脑电图(EEG)、眼电图(EOG)、心电
收稿日期:2009-10.17;修回日期:2009一11.29电驱动技术重点实验室开放基金资助项目(2010001)
基金项目:福建省科技厅科技平台建设基金资助项目(2008J1002);福建省汽车电子与
作者简介:杨海燕(1980一),女,湖南衡山人,讲师,博士研究生,主要研究方向为模式识别、图像处理、模式识别(yanglmiyanl980@tom.Ⅲ);
荐新华(1956一),男,湖南长沙人,教授,博导,主要研究方向为模式识别、智能交通;聂作先(1972一),男,湖南常德人,博士研究生,主要研究方向为人工智能.
万方数据
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