牛超

摘 要：隨著社會的不斷發(fā)展，汽車行業(yè)發(fā)展迅猛，汽車保有量大幅度提升，交通事故的發(fā)生率也越來越高。交通部門的相關(guān)調(diào)查顯示，疲勞駕駛是造成重大交通事故的首因。通過科學(xué)有效的檢測方法，檢測駕駛員的駕駛狀態(tài)，能夠有效降低交通安全事故的發(fā)生。本文介紹了疲勞駕駛的特征，分析了國內(nèi)外檢測駕駛員疲勞狀態(tài)的方法、特點及發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：疲勞駕駛;檢測技術(shù);交通事故

隨著社會的發(fā)展，人們生活水平不斷提高，對汽車的需求不斷加大，汽車數(shù)量急劇增加，交通安全問題越來越嚴(yán)重。疲勞駕駛是造成安全事故的重要因素，采用科學(xué)有效的駕駛員疲勞狀態(tài)監(jiān)測方法能夠降低交通事故的發(fā)生率，具有一定的研究價值和現(xiàn)實意義。

1 疲勞駕駛檢測方法

根據(jù)疲勞駕駛的定義及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，可將疲勞駕駛檢測方法分為三類，包括基于駕駛員生理指標(biāo)的檢測方法、基于車輛行為的檢測方法及基于駕駛?cè)诵袨樘卣鞯臋z測方法。

基于駕駛員生理指標(biāo)的檢測方法主要是通過相關(guān)的醫(yī)療器械采集駕駛?cè)藛T的生理特征信息，以此作為依據(jù)進(jìn)行駕駛疲勞判斷。人的生理特征能夠最直接的反應(yīng)疲勞狀態(tài)，該檢測方法有很高的準(zhǔn)確性，但是，由于該方法需要采用接觸式檢測裝置，而且設(shè)備的成本較高，綜合來看，基于駕駛員生理指標(biāo)的檢測方法實用性較低。

基于車輛行為的檢測方法則借助車載傳感器采集當(dāng)前車輛的運行特征信息，以此作為依據(jù)分析駕駛員的疲勞狀態(tài)。該方法的理論依據(jù)是駕駛員疲勞時的控制能力與清醒時相比有很大不同，從而導(dǎo)致車輛的運行特征的差別，該方法有一定的準(zhǔn)確率，而且檢測設(shè)備成本較低，具有一定的實用性。該方法的缺陷在于容易受路況等外界因素影響，疲勞檢測準(zhǔn)確率相對降低。

基于駕駛?cè)诵袨樘卣鞯臋z測方法主要通過圖像處理和模式識別技術(shù)，檢測駕駛?cè)嗽谄跁r的反應(yīng)特征，對駕駛?cè)说钠跔顟B(tài)進(jìn)行分析判斷。該檢測方法的理論基礎(chǔ)是人的面部表情特征能直接反應(yīng)疲勞狀態(tài)，該方法具有較高的準(zhǔn)確率，而且作為非接觸式檢測方法具有較強(qiáng)的實用性?；隈{駛?cè)诵袨樘卣鞯臋z測方法的不足之處在于圖像處理手段和方法造成較大的計算量，運算耗時長，而且設(shè)備成本不低。

根據(jù)比較，基于駕駛?cè)藛T行為特征的檢測方法準(zhǔn)確率較高，具有更好的實用性。

2 基于臉部行為預(yù)測的駕駛員疲勞駕駛檢測

基于駕駛?cè)藛T行為特征檢測主要是根據(jù)駕駛員的面部特征信息來檢測駕駛員的疲勞狀態(tài)。通過視頻采集、單元采集駕駛員面部狀態(tài)的信息，包括頭部的偏移量、眨眼、打哈欠的頻率及面部表情的變化等進(jìn)行疲勞度分析。其中人眼是面部最重要的器官，包含重要信息，一段時間內(nèi)眼睛無明顯變化、眨眼頻率過低、眨眼頻率過高和眼睛睜開程度逐漸變小等都能反映駕駛員的駕駛狀態(tài)，在判定駕駛員疲勞狀態(tài)過程中具有極高的代表性。

2.1 駕駛員眼睛的定位和特征提取

在人的臉部，眼睛和嘴的灰度變化最快，可以據(jù)此對臉部范圍的垂直梯度分散進(jìn)行分析，結(jié)合水平投影，分析出眼睛和嘴邊緣的最大值。在疲勞數(shù)據(jù)中，嘴部特征數(shù)據(jù)無關(guān)緊要，因此在檢測中只需要對眼睛進(jìn)行定位分析。

駕駛員臉部區(qū)域垂直方向的梯度可以由公式G（i， j）=f（i+1， j）-f（i， j）求得，水平投影根據(jù)公式H （j ）=∑G（ i ，j） 求得，這樣就能得出準(zhǔn)確的駕駛員臉部結(jié)構(gòu)特征圖，從而得到眼睛在臉部的相對位置，進(jìn)而根據(jù)結(jié)構(gòu)特征圖的距離分析眼睛的開閉狀況。

2.2 駕駛員眼睛狀態(tài)檢測計算

根據(jù)單位時間內(nèi)眼睛閉合時間的比率可以測量駕駛員眼睛疲勞狀況所需的相關(guān)數(shù)據(jù)，如眨眼持續(xù)時間、眨眼頻率、一次眨眼的閉合時間比率、單位時間內(nèi)眼睛閉合時間所占比率等。

眨眼持續(xù)時間即一次眨眼過程中眼睛完成開、閉、開過程所需的時間，可用公式求得 D（t）=t1+t4。單位時間內(nèi)眼睛閉合時間比可用公式求得，。單位時間設(shè)為6s，N為收集圖像的幀數(shù)，p（t）為睜眼水平隨時間改變的函數(shù)。再經(jīng)過計算得出一次眨眼的閉合時間比。從而分析駕駛員的駕駛狀態(tài)。

2.3 基于臉部行為預(yù)測技術(shù)的駕駛員疲勞駕駛檢測

基于臉部行為預(yù)測技術(shù)的駕駛員疲勞駕駛檢測首先采集駕駛員在駕駛過程中的相關(guān)圖像，然后用迭代弱分類器產(chǎn)生的強(qiáng)分類器的算法對駕駛員臉部進(jìn)行檢測。再根據(jù)駕駛員臉部結(jié)構(gòu)特征進(jìn)一步分析。駕駛員臉部框架橫縱坐標(biāo)值可以分析面部行為變化，從而判斷駕駛員的駕駛狀態(tài)。如果縱坐標(biāo)相關(guān)值低，橫坐標(biāo)變化大，說明駕駛員臉部運動劇烈，駕駛?cè)藙t處于清醒狀態(tài)。如果縱坐標(biāo)相關(guān)值高于設(shè)定值，則說明駕駛員處于疲勞駕駛狀態(tài)。

利用水平灰度投影和相關(guān)坐標(biāo)值作差，可以計算相關(guān)值的垂直距離，分析出駕駛員眼睛的開閉，再利用圖像采集的幀數(shù)可得出單位時間內(nèi)駕駛員眼睛閉合率。打瞌睡是人非常疲勞的表現(xiàn)，研究表明，人的疲勞初期表現(xiàn)為眨眼頻率增加，由此可以對駕駛員的眨眼次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計。根據(jù)正常狀態(tài)下人眨眼時間和頻率設(shè)定門限值，若駕駛員的眨眼閉合時間比高于門限值，則可以判定駕駛員處于疲勞駕駛狀態(tài)。

3 結(jié)束語

交通安全是當(dāng)今社會的重要問題，也關(guān)系到每個人的生命安全。疲勞駕駛是造成交通安全的重要因素之一，駕駛員疲勞駕駛檢測系統(tǒng)能夠有效預(yù)防駕駛員出現(xiàn)疲勞駕駛，減少交通事故的發(fā)生，具有較高的研究價值和現(xiàn)實意義。本文介紹了疲勞駕駛及危害，分析了國內(nèi)外疲勞駕駛研究現(xiàn)狀，著重分析了疲勞駕駛檢測方法，探討了基于臉部行為預(yù)測駕駛員疲勞駕駛檢測方法，該方法具有較高的準(zhǔn)確率和較強(qiáng)的實用性。

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