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1.
为研究不同年龄段驾驶员的疲劳累积情况,对比其疲劳驾驶的差异性,获取最优驾驶时间,文章通过eegoTMmylab全移动脑电记录分析系统采集脑电数据,结合主观调查法对被试者疲劳状态进行调查。采用ASA软件对原始数据进行数据预处理,并通过积分法获得不同时段的α波、β波、θ波的平均功率谱密度,计算出脑电指标Rα/β,Rθ/β及R((α+θ)/β),通过SPSS对处理后数据进行分析;以R((α+θ)/β)作为驾驶疲劳指标,分别求出不同年龄段驾驶员的R((α+θ)/β),并将其与驾驶时间进行拟合,分析不同年龄段驾驶员与驾驶疲劳累积速度之间的关系。结果表明：在2 h内青年及中年驾驶员疲劳累积速度较慢,老年驾驶员疲劳累积速度较快,青年、中年、老年驾驶员最优驾驶时间分别为105～120 min, 105～120 min及75～90 min。 相似文献
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针对驾驶员疲劳驾驶车辆易致重大交通事故，设计了基于驾驶员面部特征疲劳检测系统。在ZYNQ平台下，利用OV5640摄像头进行图像采集，在PL端进行图像处理，在PS端的ARM中显示图像。OpenCV调用训练的人脸分类器进行人脸检测，通过分类器得到人脸图像，再由三庭五眼的特征分割出眼睛和嘴巴区域，后对分割后的图像进行图像阈值化处理和膨胀得到眼睛和嘴巴的大致轮廓。通过对分割后的眼睛和嘴巴的外接矩形的宽长比进行计算，结合PERCLOS算法、眨眼及打哈欠频率快速侦察驾驶员是否出现疲劳。在实验室模拟驾驶环境进行测试，该系统能实时准确检测到驾驶员面部疲劳状态。 相似文献
3.
为避免接触式疲劳检测方法给驾驶员带来干扰,解决单一信号源对于反映疲劳程度可靠性低的问题,实现对疲劳状态高精度、高速度的检测,提出一种基于正则极限学习机的驾驶员疲劳状态分类方法。该方法通过多普勒雷达模块采集驾驶员生理信号,包括呼吸信号和心跳信号,作为神经网络输入数据。通过多源信息结合的方式提高疲劳状态检测可靠性。设计正则极限学习机（RELM）模型对数据集进行训练。实验结果显示,基于RELM算法模型检测驾驶员疲劳状态的准确率达92%。RELM算法可实现对训练数据的快速计算和学习,同时通过特征变换消除个体差异,实现对驾驶员疲劳状态较高的检测率。 相似文献
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张开生关凯凯李昊晨彭朋 《实验室研究与探索》2023,(4):153-158
疲劳驾驶是车祸的主要原因之一。针对现有面部疲劳检测模型存在对车内光照与面部遮挡敏感,系统疲劳检测准确低、泛化力弱,提出一种驾驶员疲劳检测算法,旨在对驾驶员面部多特征进行疲劳检测,提升网络泛化性与准确度。通过MTCNN定位人脸和人脸关键点,剪裁具有面部疲劳特征的图像,输入ResNet-50网络进行空间特征提取人脸局部疲劳水平,将疲劳水平串联输入Bi-LSTM网络进行时间特征提取,通过自适应特征融合算法对时间特征进行特征融合,通过分类器对整个视频进行疲劳分类。结果表明,该算法在YawDD疲劳检测准确率91.38%,在NTHU-DDD准确率达到89.36%;与主流的疲劳检测算法相比较,该方法准确度更高泛化能力更强。 相似文献
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瞳孔直径大小检测驾驶员疲劳的实证效度分析 总被引：2，自引：0，他引：2
驾驶员疲劳是指驾驶员在驾驶过程中,身体机能整体性的下降现象,它是导致交通事故的主要因素之一。因此,选取一种有效可靠的生理指标检测驾驶员的工作疲劳具有重要的实践意义。本研究采用驾驶员动态危险知觉视频量表加载工作负荷,诱发疲劳。使用自我报告法、眼动追踪与心电技术,测查39名驾驶员的疲劳状态。结果显示：采用瞳孔直径指标检测驾驶疲劳具有跨人群的一致性,随着驾驶员自我报告的困倦感增加,其瞳孔直径缩小,心率变异性减小,瞳孔直径与心率变异性呈显著正相关。说明随着工作时间的延长,驾驶员逐渐进入疲劳状态,瞳孔直径可以成为检测驾驶员心理疲劳的有效指标。 相似文献
6.
本文研究了驾驶员疲劳驾驶时的不同特征表现以及监测和识别疲劳驾驶的原理和方法。通过对比分析,指出各类方法的优缺点,提出了疲劳驾驶监测和识别技术的发展趋势。最后,本文建立了基于模糊算法的疲劳驾驶识别系统。实验结果表明,该系统能够一定程度上判断驾驶员的疲劳状态。 相似文献
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魏玉 《三门峡职业技术学院学报》2011,(4):120-122
疲劳驾驶是引起交通事故的重要原因之一,为预防驾驶疲劳,国内外科学家研究了多种监测驾驶疲劳的方法,其中采用心电图指标监测驾驶疲劳具有实用价值。采集6名实验对象90分钟模拟驾驶操作的心电信号,并对所选取的8个心电图指标进行分析,通过分析实验数据显示：LF、HF、LF/HF、LFNU和HFNU五个指标随着驾驶时间的增长发生显著性变化,且伴有明显波动;LF、HF和LF/HF三个指标的变化能够反映驾驶员的疲劳状态,其中LF/HF指标变化适时反映了驾驶员疲劳产生特性。因此,采用心电图指标可以对驾驶员疲劳状态进行动态监测。 相似文献
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机动车驾驶员疲劳检测系统的研究现状及发展趋势 总被引：4，自引：0，他引：4
文章首先介绍了国内外对机动车驾驶员疲劳检测系统的研究现状，阐述了驾驶员疲劳检测的关键技术在于驾驶员疲劳机理和数学模型、驾驶员疲劳检测方法和评价体系、驾驶员疲劳检测系统的商品化等，最后总结了驾驶员疲劳检测系统良好的应用前景和展望了其研究发展趋势。 相似文献
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针对驾驶员疲劳检测研究中存在的难点,设计了一种基于人体生物电特征提取的疲劳检测系统方案.系统中通过前额电极导联采集驾驶员生理信号,利用无线节点将数据发送至手机端或车载端平台,软件中运用信号处理算法提取混合信号中的目标成份,并进行分类识别,建立特征模型,实现对生理疲劳的实时监控和记录.该方法克服传统疲劳检测方法的单一和局限性,具备较好的准确率和鲁棒性. 相似文献
10.
基于信息融合技术的驾驶员疲劳度实时监控系统 总被引：2，自引：0，他引：2
疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因之一.本文提出并实现的驾驶员疲劳度的实时检测系统,是利用红外线摄像仪和脉冲发光二极管相结合,对驾驶员眼睛进行快速定位和处理,分析出瞳孔变化趋势和眼睛眨眼次数;通过角速度传感器检测汽车的转向.将这些信息进行信息融合,从而实时、准确地监测驾驶员的疲劳度,并能分别给予不同程度的警告. 相似文献
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王一格 《南阳师范学院学报》2013,12(3):47-50
针对汽车疲劳驾驶提醒装置价格高、安装复杂的问题,提出了一种疲劳报警的新方法———开发一种软件实现智能手机疲劳驾驶提醒功能;提出对PERCLOS、眨眼频率、眼睛闭合速度等四种疲劳判断方法进行加权求和的判断法,提高了疲劳判断的精度和灵敏度;成功制作了软件图标、窗体和报警逻辑. 相似文献
12.
利用对称差分、肤色模型和几何特征相结合可以快速实现视频图像中的人脸检测,具体做法是:先利用图像对称差分方法得到运动区域,再用肤色检测方法在运动区域中得到人脸候选区域,最后通过检测眼睛位置,利用人脸几何特征精确定位人脸.此方法提高了检测速度,降低了误检率,可以应用在视频监控等实时系统中. 相似文献
13.
减法聚类和粒子群优化TS模糊神经网络的驾驶疲劳融合检测(英文) 总被引：3，自引：0，他引：3
为提高基于单一特征检测算法的准确率和可靠性,提出基于多个特征的驾驶疲劳融合检测算法.从直接反映驾驶员疲劳的2个面部特征和间接反映疲劳的1个车辆行为特征2个方面对驾驶疲劳进行综合检测.该算法运用TS模糊神经网络来识别驾驶疲劳,采用减法聚类对网络进行结构辨识,确定模糊规则的条数及相关参数的初始值,并改进了粒子群优化算法对网络进行训练.仿真和实车实验表明,该算法不仅能有效改善TS模糊神经网络的收敛速度和识别精度,而且能提高驾驶疲劳的检测正确率. 相似文献
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自动驾驶汽车作为重点竞争领域将是今后一个时期内国内外汽车工业发展的主流趋势。为使学生更全面地理解并掌握自动驾驶汽车关键技术,研发了自动驾驶汽车硬件在环仿真实验平台(AVHIL)。AVHIL硬件层面集成了实车制动系统、转向系统、传感器系统以及网络通信系统,可提供完整的整车硬件在环实验环境;AVHIL软件层面以MATLAB/Simulink为核心构建快速控制原型算法,基于Pre Scan软件提供虚拟现实界面和环境感知类传感器模块,利用CarSim软件实时运行整车动力学模型。AVHIL为自动驾驶上层控制算法与底层执行机构的开发与测试、高级驾驶辅助系统开发与测试、驾驶员行为特性研究等提供了实时高效的仿真平台,为本科生教学与研究生实践奠定了实验基础。 相似文献
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余淼 《江苏广播电视大学学报》2008,19(5):41-44
面向动画创作的三维人脸表情动画生成框架由人脸模型简化、特征点驱动以及表情动画生成等三部分组成。以MPEG-4人脸动画定义标准为基础,提出了以脸部定义参数流驱动关键特征点的动画生成算法。实验结果表明：该方法实现了真实感和实时性的有效结合,能满足动画创作的要求。 相似文献
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陈炳煌 《福建工程学院学报》2020,(1):57-62
针对车辆辅助驾驶系统中遇到的障碍物小的特点和对实时性的高要求,提出一种基于卷积神经网络YOLO图像检测算法优化并增加分类计数的方法。通过对小石子和道路坑洞这2种极易引发车辆事故的典型小型障碍物图像建立数据库,针对数据库利用k-Means+优化k值并配置新的锚定值,对取自车载视频的图像进行检测识别。新增的分类和计数算法可快速、直观地获得检测结果,实现驾驶员快速决策的目标。实验结果表明,该方法可对小石子和道路坑洞等小型障碍物有效地检测识别和分类计数,检测速度也满足系统的实时性要求。 相似文献