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疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn) 對(duì)疲勞駕駛的研究在國(guó)外最早可以追溯到20世紀(jì)30年代，但實(shí)際上，投入真正研究的卻還是從上世紀(jì)RO年代美國(guó)國(guó)會(huì)通過的汽車駕駛狀態(tài)與交通安全之間的關(guān)系研究開始的。 進(jìn)入上世紀(jì)90年代，疲勞駕駛的科研工作得到了人們更大的重視，取得了一系列卓有成效的成果。
經(jīng)查閱相關(guān)文獻(xiàn)，疲勞在人體面部表情中表現(xiàn)出大致三個(gè)類型：打哈欠（嘴巴張大且相對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間保持這一狀態(tài)）、眨眼（或眼睛微閉，此時(shí)眨眼次數(shù)增多，且眨眼速度變慢）、點(diǎn)頭（瞌睡點(diǎn)頭）。 本實(shí)驗(yàn)從人臉朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛開合度、眨眼頻率、瞳孔收縮率等數(shù)據(jù)入手，并通過這些數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)地計(jì)算出駕駛員的注意力集中程度，分析駕駛員是否疲勞駕駛和及時(shí)作出安全提示。 學(xué)長(zhǎng)通過對(duì)疲勞駕駛在不同方法下研究進(jìn)展的分析， 可以更清晰的認(rèn)識(shí)的到當(dāng)下對(duì)該問題較為有效的判定方法。 根據(jù)研究對(duì)象的不同對(duì)檢測(cè)方法進(jìn)行分類， 具體分類方法如圖 基于駕駛員面部特征的檢測(cè)方法是根據(jù)人在疲勞時(shí)面部變化來(lái)分析此時(shí)的精神狀態(tài)。
人類的面部包含著許多不同的特征信息， 例如其中一些比較明顯的特征如打哈欠、 閉眼、 揉眼等表情特征可用來(lái)作為判斷駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)的依據(jù)。 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展， 尤其是在人工智能相關(guān)技術(shù)勃發(fā)的今天， 借助計(jì)算機(jī)可以快速有效的識(shí)別出圖片中人臉特征， 對(duì)處于當(dāng)前時(shí)刻駕駛員的精神狀態(tài)做出判斷， 并將疲勞預(yù)警信息傳達(dá)給司機(jī)， 以保證交通的安全運(yùn)行， 減少傷亡事故的發(fā)生。
目前基于眼動(dòng)機(jī)理研究駕駛疲勞的算法有很多種，廣泛采用的算法包括PERCLOS，即將眼瞼閉合時(shí)間占一段時(shí)間的百分比作為生理疲勞的測(cè)量指標(biāo)[12] [13] 。 利用面部識(shí)別技術(shù)定位眼睛、鼻尖和嘴角位置，將眼睛、鼻尖和嘴角位置結(jié)合起來(lái)，再根據(jù)對(duì)眼球的追蹤可以獲得駕駛?cè)俗⒁饬Ψ较?，并判斷駕駛?cè)说淖⒁饬κ欠穹稚14]。
