长途货运司机疲劳驾驶原因分析及对策

为减少长途运输中驾驶员因疲劳驾驶对个人和社会造成的严重损失,从驾驶员生理和心理两大因素、车辆和环境三个角度对货运司机疲劳驾驶原因进行分析,并针对不同问题对驾驶员开展安全教育活动、优化座椅和驾驶室设计、采取多种措施来改善长途运输的环境条件以及在货车上设置主动安全装置等提出了相应的改进对策,为以后的驾驶室设计提供了参考依据。

基于知识蒸馏的叉车疲劳驾驶检测算法

为解决叉车安全驾驶检测中模型过大、运行缓慢的问题,提出一种基于知识蒸馏的疲劳驾驶检测方法,旨在提升检测性能并减少参数量。文章介绍了YOLO模型和知识蒸馏技术,并定义了分心驾驶的指标,如频繁眨眼、长时间闭眼、打哈欠、拨打电话和吸烟等。通过对这些行为进行标注和对改进后的YOLOv5-S模型进行训练,系统能够实时准确地检测疲劳驾驶迹象。实验结果表明:YOLOv5-L教师模型在测试集上mAP为94.1%,未经蒸馏的YOLOv5-S模型mAP为89.3%,而蒸馏后的YOLOv5-S KD模型mAP提升至92.5%,精度提高3.2%,仅比教师模型低1.6%。该方法适用于资源受限的嵌入式设备和实时应用,为叉车安全驾驶提供了高效可靠的检测方案。

汽车防疲劳驾驶系统研究综述

本文综述了汽车驾驶员疲劳驾驶检测的三大类主要方法,详细分析了各类方法的工作原理及实现方法。并综述了三类检测方法所对应防疲劳驾驶的系统设计。进而结合汽车技术、通信技术和多学科交叉发展的理念,对汽车防疲劳驾驶系统设计提出了一点展望。

脑电图信号在疲劳驾驶检测中的应用与挑战

当前快节奏生活已经成为日常生活的常态,对人们的身心健康带来了不少负面影响,特别是在驾驶过程中容易出现疲劳困倦的情况。因此,疲劳驾驶检测技术成为了研究的热点,并取得了显著的进展。本文将介绍基于脑电图(electroencephalogram,EEG)信号的疲劳驾驶检测方法。本文首先概述基于EEG信号的疲劳驾驶检测的总体流程,包括信号采集、预处理、特征提取和分类等步骤。然后,详细介绍EEG信号中与疲劳相关的特征及其在疲劳驾驶检测中的应用。这些特征包括频域特征、时域特征、拓扑特征等,通过分析这些特征可以有效地识别出驾驶员是否处于疲劳状态。接下来,探讨目前已有的疲劳驾驶检测模型的性能评估和评价指标。针对基于EEG信号的疲劳驾驶检测,常用的指标包括准确率、灵敏度、特异度等。本文分析不同模型在这些指标上的表现,并比较它们的优劣。本文还简单介绍了EEG信号分类方法及其应用现状。常见的分类方法包括支持向量机、神经网络、贝叶斯分类器等,这些方法在疲劳驾驶检测中得到了广泛应用。针对目前基于EEG信号的疲劳驾驶检测面临的问题,本文提出了一些解决方法。例如,统一数据标注标准、增加被试数量等。最后,在总结全文内容的基础上讨论了基于EEG信号的疲劳驾驶技术未来的发展方向。在未来,可以进一步提升疲劳驾驶检测技术的准确性和实用性,以更好地应对快节奏社会给驾驶员安全带来的挑战。

一种基于面部疲劳驾驶与酒驾检测藏汉双语播报系统的设计与实现

为了提高道路安全性并降低危险驾驶行为,设计了一个集成人脸识别和酒精检测功能的系统,目的在于减少常见的道路风险,例如,疲劳驾驶和酒后驾驶。该系统利用人脸识别追踪面部特征,并通过眼睛和口腔条件评估驾驶员的疲劳程度。系统使用OpenCV和PERCLOS、EAR等算法处理图像,实时识别疲劳并计算疲劳得分。系统还包括一个MQ-3酒精检测器,当酒精超过限制,由树莓派控制,将锁住轮胎以防止驾驶员酒后驾驶。实验结果表明,该系统满足车载、实时和准确性要求,显著减少了危险行为,提高了道路安全性。这项研究对道路安全具有重要价值。

一种基于深度学习的疲劳驾驶检测方法研究

疲劳驾驶检测对避免车辆事故的发生有着非常重要的意义,对检测方法的实时性和准确率均有较高的要求。为此,提出一种基于深度学习的疲劳驾驶检测方法。首先,使用改进后的目标检测网络YOLOX对驾驶员的面部区域进行定位;然后使用PFLD深度学习模型检测面部关键点,从而计算出眨眼频率、打哈欠频率和点头频率等疲劳特征参数值;最后,通过多特征融合疲劳判定算法判断驾驶员的疲劳状态,从而进行有效的疲劳驾驶预警。大量的实验表明,该疲劳驾驶检测方法在实时性、准确率等方面都取得明显的性能提升。

基于深度学习的驾驶员疲劳驾驶检测研究

为解决驾驶过程中出现疲劳的问题,提出了一种基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测算法。在原始YOLOv5网络的基础上,提出一种Mosaic-8数据增强的方法提高网络训练的学习效率;并在骨干网络C3层中引入SE注意力机制模块,增加网络中通道之间的相关性;最后通过EIOU损失函数替换原网络中的损失函数。相比于原始算法,改进算法对人体的眼睛和嘴巴部位有着更好的检测效果,可以准确地提取驾驶员的眼睛嘴巴开合特征。在驾驶疲劳的评判标准上选择PERCLOS指标对驾驶员的疲劳进行判定,能够客观准确地对驾驶员的疲劳状态进行预警。相较于其他深度学习的疲劳检测算法,所提方法在精度上有所提高,实验证明其准确率可以达到97.8%。

基于MediaPipe-MeshFace模型的面部多特征疲劳驾驶检测算法

针对当前疲劳检测技术在精确评估驾驶员疲劳程度、建立监测指标关联性,以及在处理极端头部运动时面部追踪方面的不足,提出了一种创新的解决方案,该方案依托于MediaPiPe-MeshFace模型,旨在实现更精细的疲劳驾驶识别。该模型通过精准定位面部468个关键点,特别强调了眼睑作为眼部疲劳判断的关键要素,以此捕获更为微妙的疲劳迹象,增强检测准确性。此外,引入欧拉角分析头部的空间姿态变化,提高了在头部快速大幅度移动情况下的稳定追踪能力。通过整合眼睑活动性、口部形态变化以及头部姿态的动态信息,构建了一套多维度面部特征融合的疲劳检测机制。实验验证了该方法不仅能够有效辨识驾驶员的疲劳状态,还成功实现了疲劳级别的划分,并在面对特定挑战如剧烈头部动作时,显著改善了面部疲劳特征的提取效能。

基于面部多特征融合的驾驶员疲劳驾驶监测系统

文章介绍了一种基于面部多特征融合的驾驶员疲劳驾驶监测系统。该系统通过分析驾驶员的驾驶行为,包括方向盘操作、车辆速度和驾驶员面部表情等,利用机器学习算法、标定算法、中值滤波算法对驾驶员的疲劳状态进行实时监测,并在发现驾驶员疲劳时给予提醒,从而降低因疲劳驾驶引发的交通事故的风险。文章详细阐述了系统的设计原理、实现方法和实验结果,并讨论了该系统的优缺点以及在实际应用中的适用性。

基于轻量化卷积神经网络的疲劳驾驶检测方法研究

交通安全问题与每个人的生活都密不可分。针对目前流行的检测模型缺乏实时性和准确性的问题,提出一种轻量化检测模型,对目标检测网络YOLOv4进行改进,主干特征提取网络使用MobileNet-V3。为使网络参数大幅度下降,通过采用深度可分离卷积来进一步减少参数量;通过给加强特征提取网络添加注意力机制,进一步优化检测速率和检测准确率,且利用一种数据增强方式来增加检测准确度。最后提取面部疲劳特征,由PERCLOS判断是否处于疲劳。通过实验得出检测准确率为92.90%,mAP指标为85.75%,参数量减少近95%,单帧检测速度是25.64 ms,可以平衡网络的准确性与实时性。

基于深度学习的疲劳驾驶检测技术研究

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,为提高道路交通安全,基于深度学习的疲劳驾驶检测技术应运而生。本研究旨在开发一种高效的疲劳驾驶检测系统。首先,收集和标注大量真实驾驶过程中的疲劳驾驶视频数据,构建包含正常驾驶和疲劳驾驶状态的数据库。其次,利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法对驾驶员的面部特征和行为进行特征提取和分类,并通过数据增强和迁移学习技术优化模型性能。实验结果表明,所提出的深度学习模型在疲劳驾驶检测上的准确率达到了95%以上,显著优于传统的检测方法。该研究成果不仅为疲劳驾驶检测提供了新的技术手段,还为相关领域的进一步研究和应用奠定了基础,具有重要的理论意义和实际应用价值。

基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法

为降低道路交通事故发生率,提出了一种基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法。采用照度增强和反射分量均衡化的方法,以提高视频图像质量。将机器视觉工具箱软件用于提取疲劳驾驶人脸行为特征,并通过双流网络构建和训练深度学习模型,实现对疲劳驾驶行为识别。选择了不同睡眠时间段参与者在全封闭路段内的驾驶行为图像,作为实验测试目标。结果表明:用该算法测试1000张疲劳驾驶行为图像时,识别时间为89 ms,精准度为97.6%,召回率为97.0%;算力需求(每秒所执行的浮点运算次数,FLOPS)≤88;该算法能够提高疲劳驾驶行为的识别精度,有助于降低道路交通事故的发生率。

基于FPGA的疲劳驾驶检测硬件加速器设计

随着交通工具大幅使用,交通事故频繁发生,疲劳驾驶是导致交通事故的一项重要原因。该设计采用硬件加速器来处理OV7725摄像头采集的视频流数据,制定肤色阈值来搜索人脸区域的边界,实现视频流实时动态标识人脸,通过人脸特征在阈值内的累计时长来判断疲劳级别并及时预警。得益于硬件加速器的并行处理优势,使得疲劳检测和预警更加快速稳定。该文完成了基于FPGA的人脸识别算法和疲劳驾驶检测的硬件加速器设计,仿真并验证了功能,对性能进行了测试,结果证明可实现快速准确的三级疲劳驾驶判断,并证明了该方案的可行性。

气味干预疲劳驾驶研究综述

随着自动驾驶的发展,如何保证人机协同驾驶紧急情况下驾驶员的顺利接管成为一个重要的研究课题。香氛被证明为一种有效地提高驾驶员注意力水平及驾驶表现的手段。该文从气味对疲劳驾驶的干预机制和不同气味的干预效果2个研究方面对已有文献进行分析。经分析发现各研究普遍采用模拟驾驶方法来实现研究目标,但模拟驾驶实验设计上普遍存在变量控制不够严谨的问题,例如受试控制、试验时间控制、试验环境控制。基于分析结果,该文为研究香氛干预的模拟驾驶实验设计提出建议。

ETC智能化系统疲劳驾驶识别方法浅析

本文主要针对司机疲劳驾驶交通安全行为,提出在服务区基于ETC智能化系统开展疲劳驾驶识别方法应用研究。在充分利用既有ETC门架基础设施的基础上,通过在高速公路服务区入/出口布设ETC天线,ETC天线和车载单元之间进行通讯得到车辆途径收费站及服务区的通行数据,云平台根据接收到的ETC天线上传的车辆通行数据解析出车辆的行驶记录,从而对行驶在高速公路上的ETC车辆进行预警信息提示。通过在高速公路开展基于ETC智能化系统的疲劳驾驶识别方法应用研究,可增强车辆驾驶行为安全性,通过智能化、信息化技术应用,提升服务区的智慧化服务水平。

基于改进YOLOv5的疲劳驾驶识别技术研究

疲劳驾驶是导致交通事故产生的主要原因之一,也是目前各大汽车厂商在智能驾驶安全领域的研究重点。由于驾驶员面部疲劳特征凸显的时间特性离散且特征稀疏,因此研究提出基于YOLOv5算法提取主干网络浅层特征,并进行多特征融合,增设浅层特征预测头组成多预测头检测层,同时将轻量ECA注意力模块融入到Neck特征增强网络,共同组成改进的M-YOLOXs疲劳驾驶识别算法。通过实验分析统计表明改进算法相比较于原YOLOv5框架检测精度提高了2.68%,有效地提高了驾驶员疲劳状态的识别准确率。

基于计算机图像处理的防疲劳驾驶预警系统

疲劳驾驶检测技术的难点主要表现在迅速、准确、及时地处理实时图像并对驾驶员发出预警,并通过预警有效改善驾驶员的疲劳驾驶状态。此外,功能优异的疲劳报警装置应具备较好的灵敏度、准确性和优越的价格比。该检测技术引入的防疲劳驾驶控制系统,是以速度为触发条件的。但在速度小于70 km/h后,控制系统就处于休眠模式,无法实时对人眼实施控制,所以要对人脸的主动追踪、人眼开合情况的检测诊断及汽车自动减速等问题提出合理方案。

基于Dlib的疲劳驾驶远程监测系统设计

阐述设计疲劳驾驶远程监测系统,利用Dlib人脸检测模型,通过计算EAR与MAR参数值来判断驾驶员是否闭眼或打哈欠,并通过HPE算法判断驾驶员头部姿态。若发现疲劳驾驶,系统会进行警告提示,并通过云端发送到监测平台进行人为干预,实现“双重保险”。经实验测试,此系统可以准确判定货车驾驶员的疲劳状态,降低事故风险。

基于模拟疲劳驾驶检测的实验教学平台硬件设计与实现

在当代城市生活中,确保公共交通安全运营已成为一项重要课题。近期,我国发生的多起公交事故引发了社会广泛关注,研究表明,驾驶员异常行为是导致此类事故的主要原因之一。为应对这一挑战,文章基于自主开发的智能监控平台,融合深度学习、视频分析等技术,专门针对公交车场景下的驾驶员异常行为展开分析。将Intel®Movidius^(TM)Myriad^(TM)2模块集成至公交车样车,搭建起一套视频处理和驾驶员异常行为分析的核心计算单元,借助高性能的图像识别算法,该系统能够实时监测并评估驾驶员的操作状态,一旦发现异常情况即可触发预警机制。通过及时发现和纠正驾驶员的不当行为,可以用于公交公司日常培训,为驾驶员驾驶态势感知研究平台提供研究数据。

基于大数据的疲劳驾驶交通事故预防系统

随着社会经济的发展,货运行业越来越发达。而货车驾驶员驾驶时极易发生疲劳驾驶的现象,一旦发生交通事故还会带来很大的社会影响和社会危害。文章主要介绍了疲劳驾驶的相关定义、产生原因、如何收集、整理、分析疲劳驾驶数据和预防系统的构建。以大数据分析构建一个疲劳驾驶交通事故预防系统。