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基于深度学习的疲劳驾驶检测技术研究1. 内容描述随着现代交通系统的不断发展和车辆数量的日益增长，道路交通安全问题逐渐凸显，成为公众关注的焦点。
疲劳驾驶作为一种常见的危险驾驶行为，对道路交通安全构成了严重威胁。
开发一种高效、准确的疲劳驾驶检测技术具有重要的现实意义和工程价值。
基于深度学习的疲劳驾驶检测技术是一种基于计算机视觉、机器学习和深度神经网络等方法的技术手段。
该技术通过采集驾驶员的面部表情、眼部状态、头部运动等生理和行为特征数据，运用深度学习算法对这些数据进行自动分析和识别，从而判断驾驶员是否处于疲劳状态。
与传统的疲劳驾驶检测方法相比，基于深度学习的疲劳驾驶检测技术具有更高的准确性和实时性。
在具体研究中，首先需要收集大量的疲劳驾驶和正常驾驶的样本数据，并进行详细的标注和处理。
选择合适的深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）对这些数据进行训练和学习。
通过不断地优化模型结构和参数，提高模型的泛化能力和准确性。
在实际应用中，将训练好的模型应用于车辆监控系统或驾驶辅助系统中，实现对疲劳驾驶行为的实时检测和报警。
基于深度学习的疲劳驾驶检测技术不仅可以提高道路交通安全管理水平，还可以降低交通事故的发生率，为智能交通系统的发展提供有力支持。
该技术还可以拓展应用于其他领域，如智能家居、医疗健康等，为人类的日常生活带来更多便利和安全保障。
1.1 研究背景随着社会的发展和经济的增长，汽车已经成为人们出行的主要工具。
随着汽车保有量的不断增加，道路交通安全问题日益严重。
疲劳驾驶作为其中的一个重要因素，对道路交通安全造成了极大的威胁。
疲劳驾驶是指驾驶员在长时间行驶过程中，由于生理、心理原因导致的注意力不集中、反应迟钝等现象，从而降低驾驶员对道路环境的感知能力，增加交通事故的发生概率。
研究疲劳驾驶检测技术具有重要的现实意义。
随着人工智能技术的快速发展，深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
基于眼睛状态检测的驾驶员疲劳驾驶分析作者：周子淳张静陈伟冯璐来源：《环球市场》2018年第03期摘要：驾驶员疲劳驾驶机动车，反应时间延长，不能及时发现路面的突发状况，因此不能采取有效措施避免交通事故的发生。
本文提出了一种基于眼睛状态检测的驾驶员疲劳驾驶实时监测系统，有效监测驾驶员驾驶状态，对疲劳驾驶进行预警，可有效降低交通事故及人员死亡率。
关键词：疲劳驾驶；图像识别；疲劳驾驶预防一、疲劳驾驶预警系统研究难点目前针对驾驶员疲劳驾驶分析的方法有多种，然而市场上并不存在成功的应用案例，难点主要存在于以下几个方面：（一）现有疲劳驾驶检测系统对使用环境有较严格的限定。
在复杂检测环境下不能准确对驾驶员的疲劳状态做出判断，检测灵敏度较低，可靠性较差。
（二）疲劳驾驶的评测标准还处于探索中，如何评价驾驶员是否疲劳驾驶是棘手的问题。
（三）性价比制约疲劳检测系统的广泛应用，现阶段的疲劳驾驶检测系统存在成本过高的问题。
（四）驾驶员在疲劳状态下的心理和生理状况不同，目前较难获取驾驶员在疲劳状态下的心理、生理数据。
二、疲劳检测原理人在疲劳状态下的生理状态相较于清醒状态会发生明显变化，如出现频繁点头、频繁眨眼、打哈欠等明显面部行为特征。
有数据分析显示人清醒时的眨眼闭合时间为0.2-0.3s，当眨眼闭合时间超过0.5s时说明此人处于深度疲劳状态。
根据人在疲劳时眼睛频繁眨动，并且眨眼闭合时间较长的行为特征，再通过综合记录分析驾驶员的眨眼频率和眨眼周期来综合判断驾驶员的精神状态的这种评判方法已经被美国联邦公路管理局论证通过，是一种可靠有效的判断标准。
根据这一判断标准本文提出获取驾驶员的眼睛特征作为判断驾驶人疲劳状态依据。
本系统通过对眼睛特征经行分析，获取眼睛的闭合、睁开时间、眨眼频率等数据，综合分析后对驾驶人状态进行判断。
三、图像处理原理图像识别算法是本设计的重点与难点，好的识别算法应对识别区域背景、光线情况有较大的容忍度。
本疲劳驾驶监测系统图像处理过程分为三个过程，首先需要在整个图像中根据人脸特征数据集通过Haar分类器得到人脸的位置。
营运车辆的智能视频监控及动态管理制度方案1. 背景随着社会的快速发展和科技的不断进步，道路交通运输行业在国民经济中的地位日益重要。
为了确保车辆安全、乘客安全和道路安全，制定一套完善的营运车辆智能视频监控及动态管理制度方案至关重要。
本方案旨在通过运用现代信息技术手段，对营运车辆进行实时监控和管理，提高车辆安全性能，降低交通事故发生率。
2. 智能视频监控系统2.1 系统功能智能视频监控系统主要用于对营运车辆进行实时监控，实现对驾驶员行为、车辆状态和周围环境的智能分析。
系统应具备以下功能：1. 驾驶员行为分析：对驾驶员的驾驶行为进行实时监控，包括驾驶姿势、视线偏离、疲劳驾驶等，及时预警驾驶员不良行为。
2. 车辆状态监测：实时监测车辆的运行状态，包括车速、发动机负荷、油门踏板等，防止车辆出现异常情况。
3. 周围环境识别：通过摄像头采集车辆周围环境信息，包括道路标志、行人、自行车等，预防潜在交通事故。
2.2 技术要求1. 图像清晰度：保证监控图像清晰，便于分析和识别。
2. 实时性：系统应能实时传输和处理视频数据。
3. 稳定性：系统在各种环境下应具有较高的稳定性，确保监控数据的准确性。
4. 数据安全：保证视频数据的安全性和隐私性，防止数据泄露。
3. 动态管理制度3.1 管理制度内容1. 制定完善的车辆监控管理制度，明确各相关部门的职责和权限。
2. 对驾驶员进行培训，提高其对智能视频监控系统的认识和配合度。
3. 建立数据分析团队，定期对监控数据进行分析和评估，为车辆管理和调度提供依据。
4. 对违规行为进行处罚，督促驾驶员遵守交通规则，确保行车安全。
3.2 实施步骤1. 部署智能视频监控系统，实现车辆实时监控。
2. 对驾驶员进行培训，使其熟练掌握系统操作。
3. 建立数据分析团队，定期分析监控数据。
4. 根据分析结果，调整车辆管理和调度策略。
5. 持续优化系统，提高监控效果。
4. 效益分析1. 提高车辆安全性能，降低交通事故发生率。
脑电波检测疲劳驾驶装置作者：熊桑桑王庆兴来源：《电脑知识与技术》2021年第22期摘要：通过大数据的查询资料，我们发现国内外交通事故很大原因是疲劳驾驶。
因此需要对疲劳驾驶进行检测，目前一般采用对驾驶员的行为分析或者对驾驶员脸部与眼睛特征进行图像分析，两种方式都不能准确地监测驾驶员的劳累状态。
因此本文提出基于脑电波控制疲劳驾驶检测，该方法通过疲劳检测和疲劳消除两个方面对驾驶员在行车过程中出现的疲劳状态进行监控和干预。
我们按照文中所阐述的方法进行了实际调试，可以有效地检测出驾驶员所处的疲劳状态。
关键词：脑电波;疲劳驾驶;疲劳检测;预警器Abstract：Through the query of big data， we found that the major cause of traffic accidents at home and abroad is fatigue driving. Therefore， it is necessary to detect fatigue driving. At present，driver behavior analysis or image analysis of driver's face and eye features are generally used， but both methods can not detect driver's fatigue in time. Therefore， this paper proposes a fatigue driving detection method based on EEG control， which monitors and intervenes the driver's fatigue state in the process of driving through fatigue detection and fatigue elimination.According to the method described in this paper， we have carried out the actual debugging， which can effectively detect the fatigue state of the driver.Keywords： EEG; fatigue driving; fatigue detection; early warning device1 引言通過大数据的查询，疲劳驾驶对于交通事故占比非常大，比例达到40%以上。
谈汽车防疲劳驾驶技术程艳【摘要】In this paper, the departure from the current car anti-fatigue driving skills research background, highlights the ways of tcar anti-fatigue driving skills, analysing a variety of driver fatigue monitoring technology shortcomings as well as the current research work problems, propose the development direction of this technology, lay a good foundation for latter research.% 文章从汽车防疲劳驾驶技术的研究现状背景出发，重点介绍了当前汽车防疲劳驾驶技术的方法和手段，分析了各种驾驶员疲劳监测技术存在的不足以及当前研究工作存在的问题，并提出了今后该技术的发展方向，为后期的研究工作打下良好基础。
【期刊名称】《大众科技》【年(卷),期】2013(000)005【总页数】2页(P124-125)【关键词】汽车;防疲劳;驾驶【作者】程艳【作者单位】广西职业技术学院，广西南宁 530226【正文语种】中文【中图分类】U471.11 前言随着机动车保有量的增加，交通事故已成为当今社会所面临的严峻问题。
据统计，因公路交通事故造成的死亡人数已居非自然死亡人数之首1；有数据显示，由驾驶员人为因素导致的交通事故造成伤亡的比例最高2；根据德国保险公司所作的调查结果显示，高速公路死亡事故中大约有四分之一的事故造成原因就是疲劳驾驶。
因疲劳驾驶而造成伤亡事故的概率比其它的事故原因造成的伤亡要高出近2.5倍。
实际上，驾驶员处于疲劳状态时，对周围环境的感知能力、形势判断能力和对车辆的操控能力都有不同程度的降低。
特种车360全景环视系统产品采用功能模块化设计，产品集DMS疲劳驾驶预警系统、ADAS驾驶安全辅助系统、4G无线数据传输、GPS定位、视音频录像、远程控制为一体。
系统置车载宽电源，产品体积很小，安装方便简便，方便不同车辆的灵活使用。
室外摄像头可环视四周，同时车可控制，如有需要，可直接由管理中心统一掌控。
特种车辆360全景环视系统是通过安装在车身前、后、左、右的4个超广角摄像头，同时采集车辆四周的影像，经过图像处理单元矫正和拼接后，2D/3D拼接算法，无缝拼接全景视图。
全车雷达系统是有多个探头组成无死角的汽车全方位探测器,将信息反馈在显示屏上。
4G视频功能:远程实时视频、报警图片、视频远程回放、GPS轨迹倒查回放。
驾驶员行为分析系统主要能检测司机疲劳驾驶（打瞌睡、打哈欠）、分心驾驶（如：左顾右盼、抽烟、打等）、超速驾驶等不良驾驶行为，发出不同的语音提醒司机，为安全行车提供有效的汽车主动安全保障。
并且上传到远程管理平台后台并生成“安全辐助驾驶报表”、“驾驶行为分析报表”等报表统计，方便管理人员查看。
全程为驾乘者、营运单位及监管部门提供安全保障服务，有效规避危险情况的发生。
ADAS辅助驾驶系统融合了FCW、HMW、PCW、LDW、FVSM 和VB溜等功能。
驾驶员在行驶过程中实时采集车道偏移及防碰撞数据等，并语音及上传形式输出告警。
FCW车辆防撞预警系统，监测前方车辆，实际计算本车前车之间距离、方位及相对速度，当存在潜在碰撞危险时对驾驶者进行预警。
HMW车距间检测预警系统，当车辆速度超过设定值，且与前车绝对碰撞时间小于设定安全时间阔值，将发出预警信息。
PCW行人防撞预警系统，行人碰撞预警系统对行人和骑行者进行智能识别，计算出距离车辆40米围的行人距离，危险半径出现行人时，进行预警提示。
LDW车道偏离预警系统，车道偏离预警系统对行驶车道进行智能识别，在驾驶员无意识（未打转向灯）偏离原车道时发出警报。
我们还在该系统中增加了FVSM、VB功能，在塞车情况下可以提醒司机前车已启动和溜车情况，增加司机的驾驶体验和安全防护。
总732期第三十四期2020年12月河南科技Henan Science and Technology基于深度学习的多维疲劳驾驶检测系统王旭彬韩毅郭晓波（安阳工学院，河南安阳455000）摘要：针对机动车驾驶员疲劳驾驶的检测问题，本文设计了一种基于深度学习与计算机视觉的多特征融合疲劳驾驶检测系统。
该系统基于Jetson Nano便携式开发板，使用目标检测框架YOLOV3对驾驶员进行面部定位，而后进行人脸多特征点提取、多维度特征融合分析，评估驾驶员状态。
该系统创新性地引入时间特征维度，对面部特征以时间维度进行“预分析”和“趋势化”的分析方法，极大地缩减了驾驶员个体差异对判别带来的影响，达到了疲劳驾驶检测的高置信、高精度。
关键词：疲劳驾驶；深度学习；人脸特征点检测中图分类号：TP391.41；U463.6文献标识码：A文章编号：1003-5168（2020）34-0017-04 Multidimensional Fatigue Driving Detection System Based on Deep LearningWANG Xubin HAN Yi GUO Xiaobo（Anyang Institute of Technology，Anyang Henan455000）Abstract:For fatigue driving detection,a multi-feature fusion fatigue driving detection method based on deep learn⁃ing was proposed.The algorithm is based on the Jetson Nano portable development board,uses the target detection framework YOLOV3to locate the driver,and then performs face landmarks extraction and multi-dimensional analy⁃sis to evaluate the driver's status.Innovatively proposes"pre-analysis"and"trend-analysis"methods,which greatly reduces the impact of individual driver differences on discrimination,and improves the confidence and precision of fatigue driving detection.Keywords:fatigue driving；deep learning；face landmarks detection疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因之一。
序号： 编码：
2010年“丁颖杯”课外学术科技作品竞赛 方案书
作品名称： 防疲劳驾驶的图像处理报警系统 学院名称： 工程学院 申报者姓名 （集体名称）：蓝江林、薛昆南、严沛权、汤永亨、程英杰、
邱德鸿
类别： □自然科学类学术论文 □哲学社会科学类社会调查报告和学术论文 科技发明制作A类 □科技发明制作B类 防疲劳驾驶的图像处理预警系统 摘 要 随着社会经济的发展，机动车辆与日俱增，由驾驶疲劳引起的交通问题越来越受到人们的关注。因此，为减少疲劳驾驶而引起的交通事故和保障人们的人身安全，研究有效的方法来实时检测驾驶员的疲劳状态是非常必要和具有重要意义的。 尽管目前已有一些简单的防疲劳驾驶的检测方法，但是具有非接触式的、实时性的、高灵敏度和可靠性防疲劳驾驶的监测方法至今在国内尚未得到很好的解决。 本文主要研究了疲劳驾驶的预警问题。本文针对疲劳驾驶检测技术的难点，提出防疲劳驾驶图像处理预警系统的合理性能指标（友好性、实时性、可靠性、鲁棒性）；根据系统的性能指标确定疲劳驾驶检测方法、图像处理器和图像处理算法的最优方案，此方案是基于DSP的具有非接触性、实时性等特点防疲劳驾驶数字图像预警系统；最后，介绍系统的实现原理与功能。
本设计是通过在视频中使用Kalman法对人脸进行自动跟踪，找出眼部图像，然后利用DSP进行一系列图像处理，最后得到眼睛的二值化图像，从而判断出眼睛开合状态或眨眼频率。根据采集的数据，结合PERCLOS法来判断驾驶员是否出现疲倦，并在出现疲倦特征的时候做出警告。如果在多次警告后驾驶员的精神状态依然没有改善的情况下，系统会自动降低车速，并通过汽车后窗上的电子屏以文字“疲劳驾驶，正在减速，请您留意”提示，以保证行车安全。同时，系统还会持续地发出警告，直到驾驶员重新复位系统。而且，该系统还具有行车记录功能，每秒钟都会把当前行车的部分数据，如当前时间、车速、驾驶员眨眼次数、精神状况等记录下来。
本文的亮点在于：所设计的系统具有非接触性，实时性等特点，而且具有行车记录功能，且汽车后窗上用电子屏显示提醒后面的司机，共同注意疲劳驾驶，很人性化。
关键词：疲劳驾驶 人脸自动跟踪 疲劳判断 DSP 预警系统 目 录 1前言 .................................................................... 1 1.1 背景及意义 ........................................................... 1 1.2 疲劳驾驶检测技术的研究难点 ........................................... 2 1.3 本作品较为突出的难题 ................................................. 2 2 功能与指标. .............................................................. 2 2.1 功能介绍 ............................................................ 2 2.2 指标介绍 ............................................................ 3 2.2.1 性能指标 ....................................................... 3 2.3.2 指标介绍 ....................................................... 3 3 方案论证及其选择 ......................................................... 3 3.1 防疲劳驾驶检测方法的方案论证 ......................................... 3 3.2 图像处理器方案论证 ................................................... 4 3.3 图像处理算法方案论证 ................................................. 5 4 防疲劳驾驶的数字图像预警系统的设计 ....................................... 5 4.1系统基本框架 ......................................................... 5 4.2硬件结构 ............................................................. 6 4.3软件结构 ............................................................. 7 5 人脸检测 ................................................................. 8 5.1 肤色建模 ............................................................ 8 5.2 肤色模型的选择与建立 ................................................ 8 5.3 肤色相似度分割 ..................................................... 11 5.4 阈值的选取及二值化 ................................................. 11 5.5 肤色区域的验证 ..................................................... 12 6 基于卡尔曼（Kalman）滤波的人脸区域跟踪 .................................. 13 7 人眼定位 ................................................................ 14 7.1 人眼粗略定位 ....................................................... 14 7.2 人眼精确定位 ....................................................... 15 8 驾驶疲劳判定 ............................................................ 15 8.1 PERCLOS的测量原理 ................................................ 15 8.1.1 PERCLOS测量模型 ............................................ 15 8.1.3 PERCLOS方法的三种标准 ...................................... 16 8.1 PERCLOS与眨眼频率相结合的疲劳分析 ................................ 16 9 单片机控制部分 .......................................................... 16 9.1 电路原理图 .......................................................... 17 9.2 实现功能及工作流程 .................................................. 19 10 总结与展望 ............................................................ 19 11 参考文献 .............................................................. 21 12 附录 .................................................................. 22 1
1 前言 疲劳驾驶是当今交通安全的重要隐患之一。驾驶人在疲劳时，其对周围环境的感知能力、形势判断能力和对车辆的操控能力都有不同程度的下降，因此很容易发生交通事故。统计数据表明，在2007 年至2008 年我国直接由疲劳驾驶导致的死亡人数分别占机动车驾驶人交通肇事总死亡人数的11.35% 、10.91% 和12.5%]1[，大约每年有9000 人死于疲劳驾驶。因此，研究开发高性能的驾驶人疲劳状态实时监测及预警技术，对改善我国交通安全状况意义重大。 在智能化技术迅猛发展的今天，汽车驾驶也在朝着智能化、安全化的方向发展，对驾驶员的疲劳状态的检测已成为汽车智能辅助驾驶的关键技术。
1.1 背景及意义 随着社会经济的发展, 机动车辆与日俱增,随之而来的行车安全问题越来越受到人们关注。根据美国印第安那大学对交通事故原因的调查研究发现：85%的事故与驾驶员有关，车辆和环境因素只占15%]2[。同时有资料表明，高速公路发生的交通事故中，有50%以上是由于长时间疲劳驾驶或所见目标单调使司机注意力不集中、甚至打瞌睡等原因造成的。驾驶员在事故发生前一瞬间的行为故障直接导致了事故的发生，这些行为包括知觉的延迟、对环境的决策错误、对危险情况的处理不当等。在所有的驾驶员错误中，最常见的是知觉错误和决策错误，这些错误会产生注意力不集中、反应迟钝、操作不当等，产生这些错误的根本原因是疲劳驾驶。如图1给出了驾驶疲劳导致错误的驾驶行为操作，进一步导致交通事故的示意过程。 疲劳驾驶是指驾驶员由于睡眠不足或长时间持续驾驶造成的反应能力下降，这种下降表现在驾驶员困倦、打瞌睡、驾驶操作失误，警觉能力下降或甚至完全丧失驾驶能力，从而让交通安全事故发生的机会大大增加。驾驶疲劳反映在生理和心理两个方面，生理反应包括神经系统的功能、血液和眼睛的变化；心里反应包括反应时间延长、注意力分散、动作不协调。
图1 驾驶疲劳导致错误的驾驶行为操作分类图 要降低交通意外的发生，最重要的一个途径就是防止驾驶员疲劳驾驶。而要防止疲劳驾驶，最重要的一点是要时刻监测着驾驶员的精神状况。因此，如何检测驾驶员的精神状态并实时发出疲劳预警信号及采取相应的措施，已成为疲劳驾驶问题的重要举措。
