基于用户需求的车载疲劳预警产品交互设计

目的针对疲劳驾驶问题,以用户需求为导向开展疲劳预警产品交互设计研究与评估,提出改进相关产品用户体验的设计方法。方法首先,构建车载疲劳预警产品交互设计体系框架,通过用户访谈、问卷调研等方式归纳用户对车载疲劳预警产品的需求,并建立用户需求层次分析模型。其次,运用AHP采集专家和用户的评分并计算指标权重,分析各需求优先级,在此基础上进行车载疲劳预警产品交互设计。最后,运用FCA对设计方案进行评估与优化。结论通过设计实例,验证了AHP-FCA设计策略的有效性。该方法能够帮助设计人员探索车载疲劳预警产品的交互设计方向,提升用户体验,为相关产品交互设计提供新的思路。

基于眼球运动状态检测的疲劳预警系统研究

基于ARM+Linux平台上对于疲劳预警方案的实现,采用了一种新的适用于驾驶疲劳检测的疲劳状态判别算法。即当人处于疲劳状态时,眼球运动速率会大幅度下降,根据这一特点,并结合新型的CortexA8的ARM处理器,以及Linux操作系统、Qt图像化界面库和OpenCV计算机视觉库,设计了基于此嵌入式平台的疲劳预警系统。最后仿真可表明,该系统对驾驶员疲劳预警具有一定的准确性与可研究性。

基于面部动作时空特征的疲劳预警算法

目前疲劳预警算法多采用实时监测报警的方式,这在高速行驶中具有很大的安全隐患。鉴于人类疲劳状态的时序相关性,提出一种基于面部动作时空特征提取的预警算法。首先,构建加入空间变换结构的卷积神经网络,识别人脸区域,对脸部特征点进行检测标记;其次,建立时空特征提取网络,利用采集的人脸图像序列,对未来图像序列进行预测并输出;最后,在输出的图像序列中根据眼部、嘴部综合状态判断是否发出警告。实验结果表明,以15 fps的速率采集图像,预测未来2 s 30帧图像的方式下,该算法能以90%以上的准确率提前26帧(约1.5 s)预警,且提前15帧(1 s)预警的准确率达到97%。在我国高速公路平均100 km/h的车速下,相当于提前40 m预警,能进一步减少交通事故的发生。

草原公路车载个性化防疲劳预警策略

为制定针对草原公路驾驶疲劳的有效预警策略,以驾驶人在草原公路连续驾驶时的易疲劳点为基础,参照应激反应理论和神经语言程序理论将驾驶人划分为视觉型、听觉型和触觉型3种刺激偏好类型,结合已有典型防疲劳车载设备确定刺激手段和参数,构建了满足驾驶人刺激选择偏好的车载差异化驾驶防疲劳预警策略,并通过对比驾驶模拟实验验证了策略的有效性。研究结果表明:相比其他刺激模式及空白对照组,给予驾驶人所属类型预警刺激时,其驾驶疲劳状态自评值、速度特征值、加速度特征值、横向偏移特征值和节气门功效特征值在实验前后变化最小;驾驶人对所偏好预警信号刺激的理解度和接受度最高,烦扰度最小;TOPSIS综合评价结果显示,不同刺激模式缓解驾驶疲劳效果不同,随着疲劳程度加深,给予驾驶人所偏好的预警刺激信号可以更加有效地缓解驾驶疲劳。

基于Lab VIEW的电脑使用疲劳预警系统设计

电脑使用疲劳预警系统是一种从根源上改善人们过度使用电脑损害眼睛的技术之一,目前鲜有在智能家居和数字生活方面的应用。它通过基于机器视觉的疲劳检测技术,获取用户实时图像,经过人脸识别、人眼定位、眨眼判别来判别用户疲劳程度,并采取相应措施从根本上减轻或防止眼睛的疲劳损伤,实现工作与健康的"双赢"。论述了此预警系统的各种检测优化技术的研究现状,研究了实现预警系统的具体方式和算法,并展望了该领域的发展趋势。

疲劳预警的长途客车监控系统的设计

针对近年来国内频发因长途客车的超员、超速以及驾驶员的疲劳驾驶等引起的安全的问题,提出一种疲劳预警的长途客车监控系统的设计。在Linux平台下实现乘客图像数据的采集、乘客行李物品信息的登记和关联、客车车辆的实时定位和监控以及对驾驶员进行实时的疲劳检测和预警等。通过车载摄像头实现视频图像数据的实时采集,利用GPS模块对客车进行实时的定位,采用RFID技术完成乘客行李物品信息的登记和关联,采用人脸识别术对乘客进行身份的认证,通过人眼运动的检测进行疲劳驾驶预警,通过多传感器融合技术进行超员检测,通过GPRS网络把客车的状态信息传送到车辆监控中心。

AdaBoost视觉算法的士兵疲劳预警系统研究

针对我军士兵在高强度的自行武器驾驶军事训练中疲劳导致的装备故障多发,提出了一种基于AdaBoost视觉算法的士兵面部疲劳检测系统。该研究通过机器视觉检测士兵的疲劳状态,采用嵌入式平台对视觉面部图像信息处理并定位人眼,通过AdaBoost算法及Haar-like特征对人眼特征进行疲劳度检测并作出预警,及时更换士兵以提高自行武器的精确驾驶。实验结果验证了算法的有效性和合理性,对提高我军自行武器驾驶人员的精确驾驶和人身安全具有一定的实用价值。

基于多模态的汽车疲劳预警人机交互设计研究

疲劳驾驶是出现驾驶安全问题的主因之一。当前,汽车驾驶环境越来越复杂,但传统的汽车疲劳驾驶预警系统模式单一,传递效率低,已经无法适应日益复杂的环境。为了降低和规避疲劳驾驶风险,保证驾驶员及乘客的安全,应采用合理的多模态交互方式。文章探讨基于多模态的汽车疲劳预警人机交互设计问题,介绍多模态交互的定义及其应用于汽车人机交互上的优势,阐述汽车疲劳预警产品分类和疲劳驾驶检测方式,重点研究汽车疲劳预警的多模态交互设计,包括疲劳预警人机交互多模态分析及多模态输入与交互反馈,基于此提出多模态交互疲劳预警反馈的设计原则,探讨汽车疲劳预警人机交互未来发展方向和改进措施,旨在提供一种基于多模态的汽车疲劳预警人机交互设计方法,改善驾驶员体验,保障出行安全,为未来汽车疲劳预警人机交互设计研究提供参考。

司机疲劳预警器 防患于未然

人在困倦时自己是知道的．但在什么时间睡着却无法知道。如果在疲劳时继续工作．很容易造成严重事故。疲劳事故的防范，如：防止汽车司机、火车司机疲劳驾驶，防止值夜班的工作人员打瞌睡，以及航空、航海等涉及因人工精神疲劳而造成的安全隐患和重大事故，已经引起科技界的重视。

面向行为改变的疲劳驾驶预警系统交互设计

为有效提升疲劳驾驶预警系统在行为改变方面的有效性,基于认知负荷理论、福格行为模型、劝导系统设计模型及多模态交互,提出了面向行为改变的疲劳驾驶预警系统交互设计理论模型。采用层次分析法,得到初步设计概念,在经过质量功能展开评估后,形成设计方案。结果表明:该设计方案可有效提升劝导效果,并且未对驾驶安全和可实现性产生显著负面影响,为开发和评估疲劳驾驶预警系统提供了一种新的理论和实践框架,有助于减少疲劳驾驶,提高交通安全性。

基于机器学习的疲劳检测及预警系统设计

据统计,疲劳驾驶是交通事故发生的主要原因之一,因此本系统采用一种基于机器学习的方法来判定驾驶员的疲劳状态。系统通过脑电采集模块、心率采集模块、图像采集模块检测驾驶员的生理参数并传输至车载处理模块进行一系列数据预处理,再利用机器学习训练好的逻辑回归模型综合判定驾驶员的疲劳状态,最后将疲劳判定结果传输至预警模块进行座椅振动及声光分级预警。在满足实时性及准确度的要求下,多种预警方式能够有效地对驾驶员进行疲劳预警。

基于DSP人脸特征识别的司机疲劳驾驶预警系统研究

疲劳驾驶是造成交通事故的一个重要原因。为实时有效地检测驾驶员的疲劳状态,设计了一种融合眼睛和嘴巴两种疲劳特征进行疲劳状态判定的检测算法,并构建了基于DSP人脸特征识别的司机疲劳驾驶预警系统。该算法采用"Harr特征值+Ada Boost"的方法进行人脸识别,然后根据人脸图像的灰度分布定位眼睛和嘴巴的位置,利用Hough变换,以及模板匹配技术判断出人眼的开闭状态,计算PERCOLS值作为司机疲劳驾驶的一个判断指标。除此之外,本系统还利用嘴巴的宽高比及打哈欠的持续时间来综合判定司机的疲劳状态。通过仿真测试结果表明该系统的算法准确、可行、实时性强。

连续驾驶条件下司机疲劳驾驶图像预警仿真

传统方法通过预警得出的驾驶状态与实际状态不符,为了降低道路交通安全隐患,研究一种连续驾驶条件下基于保局投影的疲劳驾驶预警方法。设定图像采集流程,针对获取的图像,通过自适应中值滤波法确定滤波器运行规则,去除图像噪声,并采用自适应阈值光照均衡方法转变图像色彩空间,找出参考白点调整光照,提高图像质量;选择相应投影矩阵,利用准则函数将高维数据映射在低维特征空间中,获取最小化保局投影矢量,提取出最显著的疲劳特征信息;分别设置眼部、嘴部、头部的疲劳特征指标,根据这些指标判断驾驶员是否存在疲劳状态,若存在及时给出预警。仿真结果证明,上述方法在保证图像质量的前提下预警结果与驾驶员实际状态相符。

基于脑波的疲劳驾驶预警装置设计

文章基于神念科技公司的TGAM脑波二次开发模块,设计了一种通过脑电信号(EEG)判断出驾驶员的疲劳状态并发出警报的电子装置,该疲劳状态检测装置包括接收TGAM芯片所发出的蓝牙频段的无线接收模块、由单片机集合FPGA等精度频率计和液晶显示屏集成的频率处理分析模块,经由FPGA疲劳慢波特征算法处理后判断出疲劳状态,通过汽车内部音频发出警报,实现实时有效的疲劳驾驶状态预警。

基于TGAM脑波模块的疲劳驾驶预警系统设计

文章基于Neurosky公司开发的TGAM脑波芯片,结合Arduino对脑波数据进行处理和传感器控制,制作了一个以TGAM芯片为脑波数据采集,以Arduino为控制中心的疲劳驾驶预警系统。TGAM通过脑电极采集脑波数据,经Arduino特征分级算法处理后得到疲劳特征值,通过控制汽车内部语音震动预警装置,实现实时疲劳驾驶预警。

一种车载疲劳驾驶预警系统设计方案

疲劳驾驶已经成为影响行车安全的元凶之一,针对当前驾驶员的疲劳驾驶行为检测类设备主要集中在汽车后装市场现状,及汽车前装疲劳驾驶行为检测类产品相对较少的情况下,结合当前人工智能迅速普及的现状,提出了一种适合车载前装的驾驶员疲劳驾驶预警系统(DMS)设计方案,及相应安装、部署方法。该硬件系统主机基于i.mx6主控方案,配以全局曝光的近红外Camera,辅助图像处理算法检测疲劳驾驶行为,并将检测结果通过CAN总线输出给车载主机系统。

基于脑电信号处理的疲劳驾驶预警系统的设计与实现

TI公司研制的ADS129x系列具备颅外脑电图(EEG)应用所需的全部功能,凭借高集成度和出色的性能广泛的应用于医疗仪器系统当中。文章基于ADS1299脑波芯片,结合应用层对数据进行处理得到频域数据,最终得到关于判断人脑疲劳程度特征的脑电波信号能量级,进而达到疲劳驾驶预警的目的。

基于单片机的轻型汽车疲劳驾驶预警系统设计

语音报警当前,我国公路上的机动车不断增多,机动车为民众的出行提供了很大的方便,但是机动车引起的各种交通问题也非常突出,其中,在机动车所引起的非自然死亡中,交通事故占到了第一位,目前中国公路上的机动车数量不断增加,机动车为人们的出行提供了极大的便利,但由机动车引发的各种交通问题也十分突出,在此情况下,以物理传感器为核心的轻型汽车疲劳驾驶预警系统已经被广泛使用在车辆辅助系统中。

基于人脸追踪和特征分析的疲劳驾驶预警系统设计

本文通过对人脸追踪和疲劳特征分析的研究设计了一个疲劳驾驶预警系统,通过特征人脸识别器来进行驾驶人身份的验证;通过坐标解算来获取驾驶人的头部姿态。电脑端将驾驶人的眨眼频率、PERCLOS值、哈欠频率、困意点头频率和连续驾驶时长通过一定的评判标准形成疲劳驾驶预警信号,并将最终结果通过socket与树莓派端进行数据通信,由树莓派端执行预警操作。

基于人机互动的疲劳驾驶监测预警系统设计

设计了一种疲劳驾驶监测预警系统,该系统采用人机互动模式,以STC89C52单片机为控制核心,由永泰RK370振动电机、直流电机MX1508驱动模块、MH-FMG蜂鸣器、触摸传感模块、GPS模块、GSM模块SIM800C共同组成。系统由驾驶员根据自身情况设定监测时间与周期,监测后要求驾驶员通过触碰安装在方向盘3点和9点钟方向的触摸传感模块进行回应,根据驾驶员是否及时回应判断是否发出警报,监测信号和警报信号均由振动电机和蜂鸣器发出。若驾驶员长时间不回应,系统通过GSM模块通知其紧急联系人,并推荐合适的休息方案与行驶路线。如有需要,系统还可以定期生成驾驶行为报告。实验证明,系统可以有效监测并预警疲劳驾驶。