基于人眼檢測的駕駛員疲勞檢測分析

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1、獨創(chuàng)性聲明本人提交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。論文中引用他人已經(jīng)發(fā)表或出版過的研究成果，文中已加了標(biāo)注。、學(xué)位論文作者：囤簽字日期：砷，o年占月學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書7日本學(xué)位論文作者完全了解西南大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)西南大學(xué)研究生部可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書，

2、本論文：口不保密，口保密期限至年月止)。學(xué)位論文作者簽名蒯導(dǎo)師簽名：霧乞易尹’I簽字日期：Mo年占月坷1日簽字日期：矽糾c)年廠月刁日j}緒論第1章緒論1．1研究背景及意義所謂駕駛疲勞，是指駕駛員由于睡眠不足或長時間持續(xù)駕駛而造成的反應(yīng)能力下降，其主要表現(xiàn)在駕駛員困倦、打瞌睡、駕駛操作失誤或完全喪失駕駛能力n1。因駕駛員疲勞駕駛而在全球每年導(dǎo)致數(shù)以萬計的交通事故和大量人員傷亡。據(jù)不完全統(tǒng)計，全世界每年由于駕駛員疲勞駕駛而造成的交通事故約有15萬起。以美國為例，美國國家公路交通安全管理局NHTSA(N

3、ationalHighwayTrafficSafetyAdministration)的調(diào)查顯示，每年全美國平均有56000起交通事故與疲勞駕駛有關(guān)乜1，造成的人員死亡占交通事故死亡總?cè)藬?shù)的3．7％，調(diào)查還顯示有27％的受訪者曾有過開車時打瞌睡的經(jīng)歷；而據(jù)美國汽車聯(lián)合會AAA(AmericanAutomobileAssociation)的調(diào)查，有41％-59％的重型卡車交通事故與駕駛員疲勞駕駛有關(guān)。英國交通研究實驗室TRL(TransportResearchLaboratory)的研究顯示，路面交通事

4、故中約有10％是由疲勞駕駛引起口1。法國國家警察總署的事故報告H1也顯示，疲勞駕駛所導(dǎo)致的車禍占死亡事故的20．6％，占人身傷害事故的14．9％。在我國，據(jù)公安部交通管理局?jǐn)?shù)據(jù)嘲，2009年全國共發(fā)生道路交通事故238351起，造成67759人死亡，275125人受傷，直接財產(chǎn)損失9．1億元，其中疲勞駕駛被列為超速行駛，酒后駕車之后的第三大引發(fā)道路交通事故原因。引起駕駛員駕駛疲勞的原因除上述的睡眠不足、長時間持續(xù)駕駛外，還與工作性質(zhì)與時間、人的生理周期、酒精以及藥物，乃至不同人的生活習(xí)慣、身體狀況、

5、年齡差異有關(guān)陽】：另外，即使駕駛員狀態(tài)良好或者在注意力高度集中的情況下，如果面對景色單一的高速公路，也容易因公路催眠而產(chǎn)生駕駛疲勞，從而導(dǎo)致自我控制能力減弱、判斷遲緩、動作僵硬、視力下降、注意力分散以及視野變窄田兒刀等不良反應(yīng)從而發(fā)生交通事故。疲勞駕駛作為引發(fā)道路交通安全事故的重要原因，越來越引起人們的重視哺1。1．2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1．2．1疲勞檢測技術(shù)概述疲勞駕駛的實質(zhì)性研究開始于20世紀(jì)80年代。近三十年，國內(nèi)外的相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜曳e極開展疲勞駕駛的研究工作，其已成為當(dāng)前智能運輸系統(tǒng)ITS(Intel

6、1igentTransportationSystem)領(lǐng)域的研究熱點砷1，并取得了一定的成果。歸納起來，駕駛員疲勞檢測的研究方法主要集中在如下三個方面：西南大學(xué)碩士學(xué)位論文(1)基于駕駛員個體特征的檢測方法對駕駛員個體特征的檢測常利用眼瞼的活動、眼睛閉合、點頭動作、雙手在方向盤上的握力等參數(shù)進(jìn)行疲勞判斷。ASCI(AdvancedSafetyConceptsInc．)研制的頭部位置傳感器HPS(HeadPositionSensor)通過安裝在駕駛員上方的電容傳感器陣列計算出頭的空間坐標(biāo)并實時跟蹤頭部

7、位置，通過對其位移的判斷以檢測駕駛員是否疲勞。吉林大學(xué)智能車輛課題組通過識別駕駛員嘴部狀態(tài)進(jìn)而識別駕駛員是否打哈欠或說話，從而判斷駕駛員的疲勞狀況。美國賓夕法尼亞大學(xué)智能交通實驗室采用眼睛閉合時間占特定時間的百分率PERCLOSu們(PercentageofEyelidClosureOverthePupilTime)作為疲勞程度的測量指標(biāo)，被認(rèn)為是目前最可靠、最有效、最有應(yīng)用前景并且非常適合實時檢測的方法。美國的打瞌睡駕駛員偵探系統(tǒng)DDDS(DrowsyDriverDetectionSystem)，

8、尼桑的Hiroshi㈣，豐田的Kazuhiko等即是依據(jù)了此指標(biāo)。(2)基于駕駛員生理參數(shù)的檢測方法對駕駛員生理參數(shù)的檢測常使用腦電圖(EEG)n羽、心電圖(EEG)n朝、眼電圖(EOG)、肌肉活動n鉑以及唾液等。研究顯示，當(dāng)人從清醒到瞌睡其腦電圖會有明顯的變化，Theta波有明顯增加，這為疲勞檢測供了充分的依據(jù)。相關(guān)數(shù)據(jù)也表明，駕駛員在強行超車、加減速以及無視交通指示燈等情況下人體的心臟等循環(huán)系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)會有明顯的變化。一般情況下，當(dāng)人疲勞時心跳速度會明顯下降，通過對