驾驶员疲劳检测技术的研究现状及发展趋势

介绍了国内外对于驾驶员疲劳状态检测技术的研究现状,并对几种具有代表性的产品进行了评述;PERCLOS是一种目前最有效的、车载、实时的驾驶疲劳测评方法;提出了驾驶疲劳状态检测研究应着重于驾驶疲劳形成机理和模型建立、疲劳状况检测及其评价方法、驾驶员疲劳报警装置的研究及应用,并实现驾驶员疲劳状态检测及预警装置商品化的研究思路。     

基于嵌入式疲劳驾驶预警系统设计

随着车辆的日益增多,疲劳驾驶引发的交通事故越来越多。研究如何能够在此类事故发生前起到警醒的系统尤为重要。本设计利用多源信息融合的方法对驾驶员进行实时监测,实现疲劳预警。系统主要包括信息采集模块、信息处理模块、报警模块,通过对驾驶人员生理信号的采集、处理,然后利用D-S证据理论对驾驶员进行疲劳决策融合,判断疲劳状态,进而采取听觉和视觉的刺激,进行疲劳预警。研究证明,该系统可以有效对疲劳驾驶员进行监测并起到预警作用。     

农机驾驶人员疲劳驾驶行为检测研究

在播种与收获季节,农机驾驶人员经常不分昼夜不顾疲劳地作业,极其容易发生安全事故。目前对疲劳驾驶的检测方法主要分为接触式(例如直接采集农机驾驶人员身体特征信息)与非接触式(例如拍摄农机驾驶人员面部视频信息检测疲劳状态)两种。针对两种方式中存在使用不方便和检测不准确问题,提出一种使用Haar-like特征加Adaboost算法训练出多个弱分类器组合成的强分类集合检测人脸方法,基于卷积神经网络模型将农机驾驶人员脸部分为闭眼、正常及非人脸的概率值,使用PERCLOS方法检测疲劳状态。嵌入式平台仿真实验表明,本文采用的Adaboost+CNN+PERCLOS方法准确率可达95.1%。     

基于多元信息融合的驾驶员疲劳监测控制系统研究

随着我国经济的发展,机动车保有量的大幅增加,人们的生活节奏加快,随之出现的疲劳驾驶成为引发交通事故的重要因素之一,它严重威胁着人们的生命和财产安全.基于多元信息融合的驾驶员疲劳监测系统可以对驾驶员进行非接触面部图像分析,从中提取有效地信息特征,以判断驾驶员处于何种疲劳状态,进而采取不同的预防措施,避免交通事故的发生.     

基于心肌电的联合收获机驾驶人疲劳检测研究

为探究联合收获机驾驶人疲劳的产生和变化规律,基于心电和肌电信号建立了联合收获机驾驶人疲劳检测方法。通过驾驶疲劳监测实验采集了10名联合收获机驾驶人120min的心电和颈部、腰部表面肌电数据,提取心率变异性和表面肌电信号的非线性特征参数C_0复杂度和样本熵,探究特征参数随驾驶时间的变化规律;划分疲劳状态为轻度和重度2个等级,采用主成分分析法对特征参数降维,基于支持向量机建立了联合收获机驾驶人疲劳状态识别模型。结果表明:心率变异性、颈部和腰部表面肌电信号的C_0复杂度和样本熵随驾驶时间的增加均呈下降趋势,并在1时段和12时段存在显著性差异;联合收获机驾驶人疲劳状态识别模型的识别准确率平均为91.75%,识别准确率较高。基于心肌电的联合收获机驾驶疲劳检测方法,可全面地反映驾驶人疲劳时的生理特征,有效识别联合收获机驾驶人的疲劳状态。     

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。     

一种基于PERCLOS驾驶员疲劳检测方法的实现算法

PERCLOS法能方便的对驾驶员进行实时、非接触式疲劳检测,在肤色检测的基础上结合眼睛的形状并利用梯度信息定位眼睛,通过计算眼睛的面积变化来确定眼睛的睁开、闭合状态,记录眼睛睁开闭合的次数及其开始、结束时刻,计算PEKCLOS值,当PERCLOS值大于40%,眼睛持续闭合时间大于3 S时,就认为驾驶员属于疲劳驾驶.     

驾驶员分心监测方法探究

随着各类车载信息娱乐系统的发展,人们越来越渴望在车内与外界保持联系,注意力分散为驾驶安全带来了极大的威胁。调研了目前国际上对驾驶员的注意力进行监测的方法,发现普遍通过驾驶模拟实验对疲劳与视觉分心的捕获,但对于持续时间短、变化快的认知分心监测研究较少。在未来的分心监测研究中,需研究不同类型驾驶分心的表现特征,建立可靠、快速的驾驶分心在线监测算法。     

国内畜产品新鲜度的无损检测研究进展

对畜产品新鲜度进行快速无损检测以及评价具有重要的现实意义。为此,综述了当前常用的无损检测技术在国内畜产品新鲜度检测的应用研究现状,包括机器视觉、近红外光谱、电子鼻以及多源信息融合技术等,并分析了其存在问题,提出了新鲜度检测的未来研究发展方向,以期对国内相关研究人员的研究工作提供参考。     

消除疲劳驾驶 减少农机事故

造成驾驶员疲劳的原因： (1)驾驶员本身的原因。首先是身体条件，如得了妨碍驾驶、影响正常操作的某些疾病，极易产生驾驶疲劳。其次是技术和经验方面的原因，驾驶技术不佳、经验不足的驾驶员，精神常常处在高度的紧张之中，遇有紧急情况在处理上往往惊慌失措，造成驾驶疲劳。性别年龄条件对产生驾驶疲劳也有一定的影响，驾驶员的年龄超过 45岁，反应开始迟钝，体力恢复较慢，也可导致疲劳。 (2)生活环境上的原因。有的驾驶员居住环境噪声大、室内人多、居住条件差，或居住地距驾驶出车的地方较远，影响休息。还有的驾驶员因家庭生活环境…     

谈农机事故的潜在因素--驾驶疲劳

驾驶疲劳是导致农机事故的一个重要潜在因素. 驾驶疲劳分为一次性的疲劳和积蓄性的疲劳两种情况,一次性的疲劳通过适当的休息即可恢复体力;积蓄性的疲劳,不是睡一觉,休息一下就能恢复的,而是需要较长时间的休息,方能得到恢复.积蓄性的驾驶疲劳纵深发展,将会病变为慢性驾驶疲劳,这种疲劳是病态,它会危害驾驶人员的身体健康.慢性驾驶疲劳,不经长期的修养是很难恢复健康的,经专家用科学的方法鉴定,积蓄性和慢性驾驶疲劳,都不能再继续进行驾驶作业.     

基于红外差频的人眼识别及跟踪的研究

本文介绍了一种基于红外光源得到的明暗瞳孔图像做差的人眼检测及跟踪方法,应用于疲劳驾驶检测系统。利用DSP芯片来控制红外光源,获取实时图像。采用差分图像进行人眼瞳孔图像的定位检测,利用卡尔曼滤波法跟踪人眼,以适时检测眼睛的开闭状态。该方法具有准确、快速、全天候且对驾驶员无干扰等优点。     

基于多尺度融合模块和特征增强的杂草检测方法

针对单步多框检测器(Single shot multibox detector, SSD)网络模型参数多、小目标检测效果差、作物与杂草检测精度低等问题,提出一种基于多尺度融合模块和特征增强的杂草检测方法。首先将轻量网络MobileNet作为SSD模型的特征提取网络,并设计了一种多尺度融合模块,将浅层特征图先通过通道注意力机制增强图像中的关键信息,再将特征图经过不同膨胀系数的扩张卷积扩大感受野,最后将两条分支进行特征融合,对于检测小目标的浅层特征图,在包含较多小目标细节信息的同时,还包含丰富的语义信息。在此基础上对输出的6个特征图经过通道注意力机制进行特征增强。实验结果表明,本文提出的基于多尺度融合模块和特征增强的杂草检测模型,在自然环境下甜菜与杂草图像数据集中,平均检测精度可达88.84%,较标准SSD模型提高了3.23个百分点,参数量减少57.09%,检测速度提高88.44%,同时模型对小目标作物与杂草以及叶片交叠情况的检测能力均有提高。     

谈农机事故的潜在因素——驾驶疲劳

驾驶疲劳是导致农机事故的一个重要潜在因素。 驾驶疲劳分为一次性的疲劳和积蓄性的疲劳两种情况,一次性的疲劳通过适当的休息即可恢复体力;积蓄性的疲劳,不是睡一觉,休息一下就能恢复的,而是需要较长时间的休息,方能得到恢复。积蓄性的驾驶疲劳纵深发展,将会病变为慢性驾驶疲劳,这种疲劳是病态,它会危害驾驶人员的身体健     

驾驶疲劳是农机交通事故的潜在因素

驾驶疲劳是农机交通事故的潜在因素石绍磊驾驶疲劳是目前发生农机交通事故的一个重要的潜在因素。驾驶疲劳是驾驶员在驾车过程中由于主客观原因产生的心理、生理疲劳致使驾驶机能低落的统称。主要表现为感觉迟钝、动作不协调、判断不准确、肌肉痉挛、手脚麻木等。在生理上...     

长时间振动对拖拉机驾驶员腰部疲劳的影响研究

在振动试验台上模拟拖拉机驾驶环境,在振动加速度为1.2m/s2、频率为4Hz的情况下,测试了被试者腰部竖脊肌和多裂肌的表面肌电信号(sEMG),并对其均方根值(RMS)和平均功率频率(MPF)进行了分析研究.结果表明:在振动过程中,被试者腰部均感觉到了明显的疲劳;随着驾驶时间的延长,竖脊肌和多裂肌肌电信号的RMS呈上升趋势,而MPF呈下降趋势.这说明,在振动过程中,随着试验时间的延长,被试者腰部竖脊肌和多裂肌产生了疲劳,是使被试者产生腰部疲劳的主要原因.结合主观疲劳感觉评分结果,被试者在受振50-60min后开始有疲劳感觉.     

肉类新鲜度无损检测装置和方法

主要介绍无损检测装置的原理及应用,包括电子鼻检测、光谱检测、机器视觉检测、低场核磁共振检测、多源感知信息融合检测、高光谱成像检测,分析了无损检测装置未来的发展趋势。多源感知信息融合装置在未来肉类新鲜度无损检测当中有着良好的应用前景。     

农机导航自动驾驶系统前装认证研究

<正>伴随着越来越多的新技术应用到农业领域,我国农机信息化、智能化水平越来越高,农机导航自动驾驶就是当前发展较快的一个典型案例。通过在农机上安装导航自动驾驶系统,依靠高精度卫星定位装置获取农机位置、姿态和航向信息,对所获信息进行分析,驱动液压阀或电机来控制转向装置进行路线修正,就可以实现农机按照规划路线自动驾驶行驶作业。这样不用驾驶员操作就可以完成耕作、播种、喷药等田间作业,不仅可以缓解驾驶员的疲劳,还可以降低作业成本和时间。然而新产品新技术前期往往因为产品标准不完     

基于功率密度的大功率拖拉机变速箱壳体疲劳分析

引入功率密度的概念,提出功率密度与时频分析相融合的疲劳寿命预测方法,研究了应力幅值和载荷频率2个因素对大功率拖拉机关键零部件疲劳寿命的影响。以某型号88 k W拖拉机为研究对象,在实际调研、用户反馈和有限元分析的基础上,确定变速箱壳体疲劳损伤危险点位置,搭建动态应力测试系统,采集拖拉机不同作业工况下的应力-时间历程。基于实测载荷,利用功率密度与时频分析相融合的疲劳寿命分析方法对拖拉机变速箱壳体的疲劳寿命进行预测,得到危险点的疲劳寿命为24 001 h,与基于Miner损伤理论和名义应力法分析得到的疲劳寿命(35 676 h)相比较,更接近实际工作寿命。本研究可为农机装备关键零部件的疲劳寿命预测提供更符合实际的分析方法。     

驾驶与疲劳

人们在生活和工作中出现疲劳后，其生理机能和心理机能的协调状态被打破，将对其生活和工作产生影响。驾驶员在疲劳状态下进行驾驶，是潜在的事故因素。过度疲劳驾驶往往是诱发事故的主要原因，甚至造成恶性事故。今年３月２日凌晨３时许，高邑县一机手就因过度疲劳，驾驶联合收割机翻入１０７国道上的沙河大桥下，造成４死１伤，机器严重受损的特大事故。一、什么是驾驶疲劳驾驶疲劳是指驾驶员在驾驶机动车辆时因生理机能、心理机能失调而造成驾驶机能失调的现象。生理机能失调，是驾驶员因连续长时间在座位上进行驾驶操作，超过一定限度后…