超特长公路隧道驾驶疲劳致因及检测技术进展

驾驶疲劳引发的交通事故已成为制约超特长公路隧道运营和行车安全的重要因素。文章针对超特长公路隧道驾驶疲劳问题,首先探讨了隧道内环境因素对驾驶疲劳的影响,分析了驾驶疲劳致因。其次重点总结了驾驶疲劳检测技术在公路隧道中的应用进展,分析了各种检测方法的优缺点。最后,针对多因素作用下隧道内驾驶疲劳规律及依据驾驶疲劳检测技术进行疲劳缓解设计的研究进行了展望。

层次分析法(AHP)在驾驶疲劳致因分析中的运用

在分析驾驶疲劳致因的基础上 ,运用层次分析法原理 ,建立了驾驶疲劳致因递阶层次结构模型 ,并确定了各层元素的单排序权重和总排序权重 ,对驾驶疲劳致因因素相对重要性进行了排序。

驾驶疲劳致因及监测研究进展

为明确驾驶人生理特性在驾驶疲劳领域的研究现状,对驾驶疲劳致因及监测技术研究进展进行综述,介绍驾驶疲劳产生的人口学因素和环境因素,归纳3类驾驶人生理特性在公路驾驶疲劳监测研究现状,简述目前针对公路驾驶疲劳的综合监测技术;最后论述驾驶人生理特性在未来驾驶疲劳监测系统和设备研发中的重要作用。通过归纳和分析揭示:未来针对驾驶疲劳的检测及评价当以具体道路环境类型作为研究基础,需建立驾驶人生理特性与车辆行为变化特性的评价指标,建设一套完整的、有针对性的驾驶疲劳监测系统,方便有关部门对驾驶疲劳现象的监测,有效遏制驾驶疲劳的发生。

基于多源数据的特长隧道驾驶疲劳模型

为研究驾驶人在特长隧道内驾驶疲劳演变过程及其影响因素,基于实车试验采集的多源数据,对特长隧道内驾驶疲劳分类判别以及驾驶疲劳影响因素关系模型展开了研究。通过差异显著性分析和相关性分析筛选出闭眼百分率P80、瞳孔直径变异系数和加速度作为疲劳敏感性指标,并分析了各指标随行驶时间累积的变化规律。为构建驾驶疲劳分类判别模型,基于卡罗林斯卡嗜睡量表(Karolinska sleeping scale,KSS)主观疲劳检测结果,将疲劳程度划分清醒状态、半疲劳状态和疲劳状态,采用构造多类分类器的方法将不同疲劳状态样本进行组合分类,利用网格搜索法进行分类模型的参数寻优,并将筛选出的疲劳敏感性指标作为分类模型的输入变量,建立了基于网格搜索法的多分类支持向量机疲劳状态判别模型(GS-M-SVMs模型)。然后根据疲劳状态分类判别模型,利用有序多分类Logistic模型建立了特长隧道疲劳程度与影响因素的关系模型,对特长隧道内驾驶疲劳影响因素进行了探究。研究结果表明:疲劳敏感性指标变化规律可有效表征特长隧道内驾驶疲劳演变过程,而GS-M-SVMs模型分类检测准确率达到90.75%,对疲劳程度的分类识别效果较好,并且累积行驶时间和隧道长度显著影响驾驶人的疲劳程度,其模型回归系数分别为2.634和0.395,表明累积行驶时间是驾驶人在特长隧道路段中疲劳程度加重的最主要因素,隧道照度和隧道线形等因素并无显著影响。

草原道路驾驶员个性心理特征对疲劳的影响

为科学预防疲劳驾驶,采用模拟实验进行草原道路长时程行车,运用MP150多通道生理信号采集仪,采集行车过程中驾驶员的脑电(EEG)信号,定量分析急躁型、谨慎型和常规型驾驶员在不同行车时段的疲劳特性。结果表明:α波、β波这两项指标对反应急躁型驾驶员疲劳状态最为敏感;θ波在评价谨慎型驾驶员疲劳状态时最敏感;在30 min~40 min驾驶员疲劳反应初次显现,120 min~140 min为自我调整临界点,此后自我调节效果不明显;在驾驶任务中,急躁型驾驶员最先出现疲劳,随着时间的累积,谨慎型驾驶员的疲劳程度远高于其他两类驾驶员,说明这类驾驶员缺少持久性,不宜长时程驾驶。

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。

基于眼动特征的驾驶疲劳个体差异性研究

为了研究基于眼动特征的疲劳驾驶模型受个体差异的影响,首先提取受试者在清醒和疲劳状态下单位时间内的眼睛闭合百分比(Perclos)、眨眼时间均值和瞳孔变异系数这三个眼动特征;然后对不同状态下的眼动特征进行Kruskal-Wallis检验,并选取统计量H最大的受试者逐一与其他受试者组成双被试者组合;采用线性模型拟合双被试组合的H统计量和指标个体差异度的关系,将直线的斜率作为指标个体差异敏感度;最后,通过分别建立基于这三个眼动特征的单特征和混合特征的7个疲劳检测模型来分析模型的稳定性、检测率与指标个体差异敏感度的关系。研究结果发现,Per⁃clos是个体差异敏感度最小的眼动特征;基于Perclos单特征或混合特征的模型在检测稳定性和检测率方面基本上都优于其他特征的模型。因此,可以通过个体差异敏感度择优选择眼动疲劳特征来建立具有较高检测率和稳定性的疲劳检测模型。

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。

基于嗅觉和听觉刺激的驾驶员疲劳唤醒方法研究

针对驾驶员在疲劳状态下易引发交通事故的问题,提出一种基于嗅觉和听觉刺激的驾驶员疲劳唤醒方法,研究以薄荷气体和阿尔法脑波音乐作为刺激源的唤醒效果,采用主观疲劳问卷和心电(ECG)、脉搏(PPG)以及呼吸(RESP)生理信号作为疲劳唤醒有效性判断指标。结果表明,两种方案的心电、脉搏以及呼吸生理数据均显示能有效干预驾驶疲劳,与主观疲劳问卷调查结果相一致,验证了基于嗅觉和听觉刺激的驾驶员疲劳唤醒方法的有效性,且基于听觉刺激的唤醒方案唤醒效果更佳。

基于改进YOLOv5的驾驶员疲劳状态检测

为了减少因疲劳驾驶而造成的意外交通事故,提出了一种基于改进的YOLOv5网络模型,对驾驶员的疲劳状态进行检测。首先,使用轻量型网络MobileNetV3替换原YOLOv5主干网络;其次,在颈部网络各个C3模块中融入ECA注意力机制;最后,通过检测网络对眼睛的开合度和嘴巴有无打哈的状态进行定位和识别,使用多指标对驾驶员进行疲劳判定,并自建疲劳检测数据集进行实验。结果表明:改进的YOLOv5模型参数量、计算量、体积分别减小至原模型的48%、38%、50%,解决了原模型参数量、计算量、体积过大的问题;mAP值由98.6%提升至99.1%,精确率由95.9%提升至96.8%,检测速率由115 f/s提升至119 f/s,进一步提高了模型的检测精度和检测速度。改进的YOLOv5模型具备轻量化、高精度、高速率的特点,可为疲劳驾驶预警提供参考。

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。

基于BP神经网络的驾驶疲劳预测模型及其有效性分析

疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一,对疲劳驾驶行为进行预测可以有效减少事故发生。通过设计高速路段实车疲劳驾驶实验,获取相关特征指标,对特征参数进行研究,建立基于BP神经网络的驾驶员疲劳驾驶状态预测模型,对驾驶员的疲劳状态进行预测,结果表明精度达到90%以上;并对不同缺失率下的实验数据进行疲劳预测,判断该模型在数据缺失时是否有效,该模型在数据缺失率达到20%时预测精度仍达到80%,基于BP神经网络进行疲劳预测具有较高有效性。

列车运行噪声暴露下的驾驶疲劳实验研究

目的 为了探究在城市轨道交通列车运行过程产生的噪声对驾驶员驾驶疲劳的影响,进一步为轨道交通管理人员制定预防和减缓驾驶疲劳策略提供理论依据.方法 本研究通过设计50/60/70/80 dB噪声值下的模拟驾驶实验,采集被试人员的脑电信号数据并对其功率谱密度和样本熵指标进行分析.结果 (1)随着噪声值的增大,θ波和α波的功率谱密度整体呈增大趋势,β波的功率谱密度整体呈现减小趋势;(2)与50 dB噪声环境相比,80 dB高噪声环境下的脑电的样本熵平均值下降最大,其带来的疲劳增长最为显著.结论 驾驶疲劳程度与环境噪声值成显著正相关,且80 dB高噪声环境显著增加了驾驶员进入疲劳驾驶状态的风险,而在脑电活动方面,θ波的变化可以更好地表征噪声导致的疲劳效应.

汽车智能驾舱驾驶疲劳检测系统设计

疲劳驾驶是影响交通安全的主要因素,当前疲劳驾驶的检测方法普遍存在设备体积大、侵入性强、实时性差等弊端。文中设计的基于FPGA的疲劳驾驶检测系统,首先利用区域长宽比改进YCbCr人脸分割算法,提高算法在驾驶环境中对于人脸的辨识度;然后建立动态视频人眼跟踪模型,在人脸范围内定位人眼位置,采用三帧差算法检测眨眼动作,以眨眼率作为疲劳的评价指标,对司机状态进行实时监控;最后利用FPGA芯片完成实时图像数据的处理和疲劳驾驶检测。实验证明,该系统具备在光线昏暗和佩戴眼镜等场景下检测疲劳状态的能力,并且检测系统充分发挥FPGA芯片数据并行处理优势,具备体积小、速度快、集成度高,通电即可工作的特点,有利于在狭小的驾驶舱环境部署,具有一定的工程应用价值。

工程车辆驾驶员疲劳状况调查研究

目的调查工程车辆驾驶员疲劳情况,分析影响驾驶员疲劳的影响因素,为工程车辆驾驶人员疲劳缓解与预防提供依据。方法设计工程车辆驾驶员疲劳调查问卷,随机抽取现职工程车辆驾驶员,对155位驾驶员进行问卷调查;运用SPSS26.0进行概率、单因素分析、相关分析和多重响应分析,得到工程车辆驾驶员疲劳影响因素及影响因素之间的相关关系。结果155份有效问卷中,工程车辆驾驶员疲劳症状发生率依次为腰部(35.48%)、颈部(30.32%)、肩部(29.68%)、背部(27.74%),单因素分析结果显示导致工程车辆驾驶员疲劳的主要因素包括学历、工作年限、驾龄、每天工作时间及每周工作时间。相关分析结果显示,肌肉骨骼损伤、体力疲劳感觉、疲劳程度感觉、睡眠质量、工作压力、驾驶员疲劳等驾驶作业疲劳构成因素之间均呈极显著正相关。结论工程车辆驾驶员疲劳部位主要体现在腰部与颈部,其危险因素主要包括不良的驾驶习惯、不合理的轮班制度及较差的休息环境,应开展有效的干预措施。

基于多特征经验融合的驾驶员疲劳状态检测方法

为解决驾驶员疲劳导致交通事故的问题,提出一种基于多特征经验融合的驾驶员疲劳状态视觉检测方法。首先,通过实时捕捉和提取驾驶员面部状态特征,包括眼部特征和嘴部特征,并采用经验融合模型对这些特征进行分析。接着,将多维度面部行为信息映射到卡罗林斯卡睡眠量表(KSS)分值,以此评估驾驶员的疲劳状态。最后,搭建实验验证了该检测方法的准确性、可靠性和有效性。实验结果表明,对于不同程度的疲劳状态,该方法的准确率分别为清醒状态90.34%,轻度疲劳90.17%,中度疲劳90.46%,重度疲劳97.67%。该检测方法能够准确评估驾驶员的疲劳程度,为提高行车安全性提供了有效的技术支持。

基于域适应的多模态跨被试驾驶疲劳检测方法

目前深度神经网络在跨被试的疲劳检测场景中检测性能受限,为解决上述问题,本文采用域适应对抗网络以增强个体间清醒、疲劳两类数据的跨域检测性能.具体为:首先,利用两个单模态编码器对脑电信号和眼动追踪数据进行编码;其次,提取两种单模态特征并进行跨模态对齐和特征融合实现疲劳状态的多模态表征;最后,由分类器和对抗性领域判别器分别对多模态特征进行分类和判别.两者的对抗优化实现了从源领域到目标领域的领域自适应和模型对域不变特征的学习.为评估有效性,本文进行了跨时段和跨被试驾驶疲劳检测,实验结果显示:本文的方法在跨时段和跨被试的平均准确率分别为89.25%和81.17%,比朴素的多模态方法分别高5.06%和3.82%,且均优于其他单模态方法,为驾驶疲劳检测提供了一种新颖、有效的策略.

基于YOLOv5模型的驾驶疲劳研究

打哈欠是判定驾驶员疲劳状态的关键因素,考虑到驾驶疲劳检测易受驾驶员自身条件和外部环境的干扰,以及实时性差等情况研究了驾驶员的打哈欠问题,提出了一种利用YOLOv5网络模型进行疲劳检测的方法。首先通过LabelImg对处理过的YawDD开源数据集进行标注,再经过深度学习模型对样本进行多次迭代训练得到最优权重数据,最后将其用于测试集上进行测试。检测结果表明,样本平均识别准确率可达98%以上,所建模型具有高精度检测打哈欠行为的能力。

基于YOLOv5-CC的驾驶员疲劳状态检测

利用车载智能系统对驾驶员行车过程中的疲劳状态进行识别并预警,可有效提升交通安全率.针对驾驶室光线不佳情况下小目标检测准确度低的问题,提出基于YOLOv5-CC的驾驶员疲劳状态检测算法.该算法改进YOLOv5中Backbone的C3模块结构,在模块中增添卷积层和协调注意力,并通过十字交叉注意力机制融合Backbone和Neck,加强模型全局特征提取能力.实验表明,YOLOv5-CC算法的精确率为98.0%,召回率为98.3%,平均精确率为98.9%;与其他算法相比,平均精确率均值为98.9%,检验效果优于其他算法.

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。