脑疲劳瞌睡动态脑电图的观察与分析

目的研究脑疲劳瞌睡动态脑电图的动态变化。方法分别选40名20～55岁人员,佩戴24h动态脑电图,观察各时段的脑电图变化,尤其对脑疲劳瞌睡时段脑电波形变化进行观测。结果司机组清醒睁眼时额、顶、中央、枕、中颞β波振幅显著低于对照组(P<0.01);频率额、顶、中央、枕慢于对照组(P<0.01);司机组清醒闭目时额、顶、中央、枕、中颞α波振幅显著低于对照组(P<0.01);额、顶、中央、枕部频率慢于对照组(P<0.01);司机组疲劳期α解体波振幅显著低于对照组(P<0.01);顶、中央、枕、α解体波频率显著慢于对照组(P<0.01)。瞌睡期顶部振幅显著低于对照组(P<0.01);枕部频率明显慢于对照组(P<0.01)。结论 AEEG可有效预防危险事故的发生。

基于DSP的驾驶员疲劳瞌睡检测系统

本文介绍了基于DSP的驾驶员疲劳瞌睡检测系统,详细介绍了以SAA7115为视频采集A/D、DSP TMS320DM642为核心处理器、SAA7105为视频输出D/A,并以FPGA控制输出来实现增强显示功能的实时视频处理系统。该系统采用双摄像头控制采集数据,可以满足多路视频的实时采集、处理、显示需求,可以作为疲劳检测算法的硬件平台。本系统具有结构紧凑、调节灵活、计算准确、可靠性高、实时性强的特点。

驾驶疲劳/瞌睡检测方法的研究进展

驾驶中的疲劳/瞌睡是引发恶性交通事故的重要原因之一,每年造成大量人员伤亡,直接或间接导致巨额经济损失,因此驾驶疲劳/瞌睡检测技术成为各国研究的热点。介绍了国内外该技术的发展状况,并按照检测特征的不同分类介绍了各种方法,最后提出了目前驾驶中疲劳/瞌睡检测技术面临的挑战和今后需要展开的工作。

一种基于视觉的PERCLOS特征提取方法

PERCLOS是有效地检测驾驶员瞌睡的特征。本文在前人研究的基础上,提出了一种快速、有效的计算眼睛睁开程度的检测算法。针对车内光线会有变化的特点,对肤色滤波之后的人脸灰度图像通过累计直方图阈值法进行二值化,很好地将面部五官从肤色中分离出来。最后利用连通域搜索算法得到双眼睁开的大小,并最终提取到PERCLOS。