疲劳驾驶算法

❶ 浅析人脸识别如何判断驾驶疲劳

[导读]近些年由于人们的生活节奏快，工作压力大，因疲劳问题而引起的事故时有发春灶生，疲劳驾驶而酿成的惨剧更是使我们警钟长鸣。随着人脸识别技术的发展，目前已开发出可以通过车司机眨眼次数和头部下垂姿势,判断该司机是否疲劳驾驶,并能立即通知运输公司,让司机及时休息的产品。 �0�2�0�2�0�2�0�2 近些年由于人们的生活节奏快，工作压力大，因疲劳问题而引起的事故时有发生，疲劳驾驶而酿成的惨剧更是使我们警钟长鸣。随着人脸识别技术的发展，目前已开发出可以通过车司机眨眼次数和头部下垂姿势,判断该司机是否疲劳驾驶,并能立即通知运输公司,让司机及时休息的产品。 面部视觉图穗森携像判断驾驶疲劳的原理 所谓驾驶疲劳是指驾驶员在作业或行车中，由于驾驶车辆的动作反复连续且重复的次数太多，使其生理上和心理上发生某种变化，在客观上出现驾驶机能低落的现象。一般认为驾驶疲劳是同时涉及脑力和体力的技术性疲劳。由于驾驶员动作反复、连续，且重复的次数太多，使其生理上、心理上发生某种变化，在客观上出现驾驶机能低落的现象。疲劳的表现可分为身体症状、精神症状和神经症状。身体症状表现在身体有倦怠、沉重、硬板的感觉，下车后弯腰感到困难，以及周身疼痛、手脚和小腿发胀等;精神症状表现为思考不周全、记忆力减退、精神涣散、焦虑、急躁等;神经症状主要表现在动作失调、脸部的其它肌肉颤动、手脚发抖、精神不振等。 驾驶员在驾驶过程中，频繁发生信息接收与处理的过程中产生了驾驶疲劳,使驾驶员工作能力下降、生理和心理发生变化、出现疲劳感。目前在机器视觉领域，驾驶员的疲劳状态可通过面部视觉图像进行判断，在疲劳时驾驶员眼睛部位的形状将会发生明显的变化。这些特征是明显的，也是可以被检测到的，驾驶员精力充沛时，眼睛睁开;进入轻度疲劳时，眼睛睁开变小;特别疲劳以至于睡眠时，眼睛经常会出现完全合上的状况。通过图像处理与模式识别算法识别和判断上述驾驶员的行为和状态，并对驾驶员疲劳违章驾驶行为和状态发出报警信号，从而提醒驾驶员注意驾驶安全。驾驶员频繁地处于打哈欠状态时，很可能处于疲劳驾驶状态。驾驶员长时间地处于说话张嘴状态，很可能与他人说话或者打手机通话，这都会导致驾驶精神分散。这两种驾驶员状态很容易导致交通事故。仅仅依靠眼睛部位的信息，容易产生误报警。因为不同的人眼的全睁开的面积是不一样的，例如，对于眼睛比较小的或者眼睛处于半睁半闭状态时，单纯用眼睛信息就会比较困难，进而会产生误报警或漏报警。但在加入嘴猜伏部信息后，综合利用嘴部和眼睛信息来计算疲劳程度可以更加准确地获取疲劳信息。 人脸识别疲劳驾驶是对于安全驾驶的意义重大。随着人脸识别技术的成熟，许多企业都开始着手这方面的研究，相信在不久的将来，我们可以看到它们的效果。

❷ 疲劳驾驶主观检测法的优缺点

驾驶员疲劳检测的原理，主要是基于驾驶员自身特征，包括生理指标和生理反应的检测、车辆行驶状态的检测方法以及多特征信息融合的检测方法等。

基于生理指标检测—接触式检测
驾驶员在疲劳状态下的一些生理指标，如脑、电、心、电、脉搏、呼吸等，都会偏离正常的状态，因此可以通过生理传感器去检测驾驶员这些生理指标，来判断驾驶员是否处于疲劳状态。

美国一公司也推出了专用的防疲劳驾驶手环，可以对驾驶员进行电击提醒，能够有效减少驾驶员疲劳驾驶的情况。款特殊的手环，被命名为“Stee”。其工作原理是，通过内部装载的16个高灵敏度传感器，能够检测佩戴司机的心率和皮肤导电数据。
然后经过特殊的算法，来判断司机是否处于疲劳状态。如果判定为疲劳之后，手环会最先采用响铃、震动等弱方式进行提醒。但由于不同人的生理信号特征有所不同，并且和心理活动的关联较大，在实际用于驾驶员疲劳检测的时候，存在很大的局限性，个体差异太大，而且传感器在驾驶过程中的稳定性也较差。
基于生理反应检测——机器视觉检测
利用机器视觉技术，检测驾驶员面部的生理反应特征，如眼睛特征、视线方向、嘴部状态、头部位置等缺磨，判断驾驶员的疲劳状态。这种检测方法，优点是表征疲劳的特征直观明显，并可实现非接触测量，不足之处在于检测识别的算法复杂，疲劳特征提取困难，且检测结果受光线变化和个体生理状况的变化影响较大，对技术的要求很高。

基于车辆行驶状态——驾驶行为检测
驾驶员疲劳时对汽车的控制能力下降，方向盘转角左右摆动的幅度会变大，同时操纵转向盘的频率会下降。通过对转向盘转角时域和频域分析，方向盘转角的方差或平方差，可以作为疲劳驾驶的评价指标。目前，通过方向盘的转角变化情况来检测驾驶员的疲劳情况，是疲劳预警系统研究的热点。这种方法数据准确，算法简单，并且信号与驾驶员疲劳状况联系紧密，结果可信度高。
另外，驾驶员疲劳时，对转向盘的握力会逐渐减小。通过传感器实时检测驾驶员施加在方向盘的力，可以判断驾驶员的疲劳程度。驾驶员对于转向盘的操纵特征，能够间接实时地反映驾驶员的疲劳程度，具有可靠性高、无接触的优点。培扮闹

基于汽车行驶状态的检测方法，优点是非接触检测信号容易提取，不会对驾驶员造成干扰，基于车辆当前的硬件，只需增加少量的硬件，就具有很高的实用价值。缺点是受到车辆的具体情况，道路的具体情况以及驾驶员的驾驶习惯经验和条件等限制测量的准确性并不高。
基于多特征信息融合检测
基于多特征信息融合的检测方法，通过信息融合技术，将驾驶员生理特征、驾驶行为及车辆行驶状态相结合，是理想的检测方法，降低了采用单一方法造成的误检和漏检率。信息融合技术的应用，让疲劳检测技术得到更进一步的发展和提高，能够客观、实时、快捷、准确地判断出驾驶员的疲劳状态，避免疲劳驾驶所引起的交通事故，这也是疲配罩劳检测技术的发展趋势，但是目前难度在于数据采集、数据清洗难度较大，成本较高。

总结：
驾驶过程是一个动态的、变化的、个体差异巨大的、难以用统一变量去描述的一个特殊研究场景，所以当前用视觉的方案基本够用，但普遍存在摄像头拍摄隐私方面的问题，以及识别精度低的现实。驾驶员的头部动作、眼睛闭合与否并不一定能准确反应疲劳状态。接触式检测理论上更加准确可靠，但驾驶员肢体动作会使测量信号伪迹和噪声增加，降低检测准确度，因此视觉+接触式+驾驶行为等多模态的融合监测，会提高整体驾驶疲劳的监测准确度。

❸ 疲劳驾驶怎么检测到的

疲劳驾驶检测：

对驾驶员脸部、眼部、体态等细节特征进行智能分析，帮助准确识别是否存在疲劳驾驶。

可结合车速、连续驾驶时长、驾驶时间段等维度，定义出疲劳监测等级报警策略，如：轻度疲劳、中度疲劳、高度疲劳，便于在不同的商用车使用场景下应用。各维度参数均可灵活定义。

疲劳驾驶的惩罚：

1、如果是驾历凳驶中型客车和大客车，或是驾驶运危险品的汽车中，存有疲劳驾驶的违纪行为，那么会被惩罚200元的处罚，而且一次扣12分。

2、假如是否驾驶中型客车和大客车，或是并不是驾驶运危险品的汽车中，存有疲劳驾驶的违纪行为，那么会被惩罚200元的处罚，而且一次扣六分。

3、假如是由于坦念疲劳驾驶，而致使出现重特大道路交通事故的，违背了咱们国家的刑诉法，必须投入一些对应的刑事处罚的。

❹ 最近在研究关于防疲劳驾驶的人脸识别技术，有没有好的算法或者思路可以推荐

眨眼识别是驾驶员疲劳检测的基础，可以采用Adaboost算法训练和检测眼睛猛祥迟睁闭状态，把睁眼和闭眼图片分类出来 。Adaboost是一种自适应 boosting算法，它的原理就是将一些简单的弱分类器 (矩形特征 )通过特定的训练需求 (一 般为检测率和误检率的要求)组合成为一个强分类器，在训练和检测时每一个强枝李分类器对待检测的矩形特征进行判决， 将这些强分类器级联起来就可以生成一个准确的、快速的分宴燃类器。它的特点就是检测速度快，因为每一个强分类器都可 以否决待检测的矩形特征，所以前面的强分类器就可以把大部分错误的特征给排除掉。应用一个负样本截取软件，通过 载入先前训练好的分类器，不断的收集误检的部分来添加进负样本中，作为下次训练的新的负样本，训练新的分类器。 不断循环重复这个步骤，直到达到能产生有满意效果的分类器。

国内的COLORRECO已经有针对睁闭眼识别的人脸识别SDK 了，你可以找他们要个测试程序试试效果。

❺ 盘点疲劳驾驶的几种检测方法

随着人们生活水平的逐渐提高以及各大城市道路交通系统的不断完善，我国的汽车保有总量也在不断增加，这在为人们的出行带来便捷的同时也导致了交通事故的频频发生，对驾驶员和行人的生命财产安全构成了巨大的威胁。
根据我国交通部相关调查信息显示，当今诱发交通事故的三大主要因素分别为酒后驾驶、超速驾驶和疲劳驾驶。其中，针对酒后驾驶和超速驾驶我国已经从法律层面进行了规范和治理，但对于疲劳驾驶至今仍然缺乏有效的预防和治理措施。
当驾驶人员在长时间内持续驾驶而没有得到足够休息时，其生理机能和心理机能将会逐渐失调，对车辆的控制能力、注意力以及面对突发事件时的反应能力都会明显下降，甚至可能坠入短暂睡眠，导致车辆彻底失控，这种现象叫做疲劳驾驶。
截至目前，国内外针对疲劳驾驶检测系统的设计与开发方法可分为主观检测法和客观检测法。主观检测法是通过对驾驶员进行人工询问、填写调查表、主观评价等方式获取在不同时间段下驾驶员的心理、驾驶动作以及面部表情等信息，然后通过对获取到的信息进行分析从而得出驾驶员的疲劳状态。
与主观检测法不同，客观检测法可以避免人为进行干涉，而是主要通过外部设备对驾驶员驾驶过程中的相关数据进行采集，再依靠先进的人工智能算法分析评估驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。客观检测法不会受到驾驶员主观意识的影响，所以精确度更高，实时性更好。正是由于客观检测法存在饥备宽诸多优点，现如今已经成为了检测驾驶员疲劳状态的主要研究方向。客观检测法一般可以再细分为四种类型:
1.基于机动车行为特征的检测方法当驾驶员呈现疲劳状态时，在一定程度上会通过他所操作的车辆行为反映出来，这些车辆行为特征参数可以比较容易地被获取并用于疲劳检测，如方向盘受到的来自驾驶员手部的压力、车辆加速度变化滚枣情况、车身摇摆情况以及车辆偏离行车道的程度等等，分别测量这些车辆行为特征在驾驶员正常驾驶状态以及疲劳驾驶状态下对应的数据，就能制定一个用来区分正常驾驶状态和疲劳驾驶状态的判定标准，然后将实时获取的测量数据与这个标准作比较，从而对驾驶员的疲劳状态进行分析判断。该烂亮类检测方法的缺点是容易受到自然环境、驾驶员的驾驶水平、心理素质以及驾驶心情等因素的影响。
2.基于驾驶员生理特征的检测方法
驾驶员生理特征主要指的是心电信号、脑电信号、体表温度等，一般需要借助医疗器械和相关设备来完成采集工作。与基于机动车行为特征的检测方法有所相似，需要分别采集驾驶员正常驾驶和疲劳驾驶时的生理特征数据，生成相应的驾驶状态区分标准，然后将驾驶员驾驶阶段采集到的实时数据与这两种数据标准相比较，便可对驾驶员的驾驶状态进行判断，该类方法是一种接触式检测方法。
基于驾驶员生理特征的检测方法虽然精确度比较高，但是驾驶员需要穿戴相关的生理指标检测设备，将会影响驾驶过程中的舒适度，给驾驶员带来不便。
3.基于驾驶员面部特征的检测方法基于驾驶员面部特征的检测方法是指以通过摄像头等图像传感器获取到的驾驶员面部图像为基础，运用机器视觉中人脸检测、面部特征点定位等算法技术，对驾驶员的脸部变化如眼睛睁闭、嘴巴张合以及头部姿态等特征进行提取和分析，从而实现对驾驶员的疲劳状态的分析判断。基于驾驶员面部特征的检测方法成本低，不需接触、检测方便，因此成为了驾驶员疲劳检测系统的热门研究方向。
4.多源融合检测上述的三种检测方法都存在一定的优缺点，在这种情形下，可以优势互补的“融合检测”逐渐被研究人员所认可。融合检测是指融合了多维度特征的疲劳驾驶检测方法，如以机器视觉为主，以驾驶行为为辅的检测模型。近年来研究人员在融合检测方面做了很多尝试。融合检测可以突出各个方法的优势，将准确率提高，但是相应的检测成本也会大幅提高。

❻ 疲劳驾驶预警的检测原理是什么

疲劳驾驶监测系统方案

疲劳驾驶监念埋丛测系统是一套基于先进的图像智能识别分析技术，实时检测驾驶员的头部运动、眼皮运动、眼睛闭合频率、凝视方向、打哈欠频率等面部信息，并进行监控与数据分析的车辆疲劳驾驶解决方案！

系统通过检测驾驶员的面部信息，实时为驾驶员提供本地提示和警告，为运营单位及监管部门提供远程监控与报警信息，为监管部门提供预防疲劳驾驶的有效管理手段，从而保障驾驶员安全，有效避免因疲劳驾驶而造成的道路交通事故。

整套疲劳检测预警系统主要由前端车载设备、网络传输系统和管理平台（含APP）三液差大部分组成。除疲劳检测外，系统还具有打哈欠识别、抽烟识别、走神识别、低头识别、接打电话识别等功能。系统适用于长途客/货运车、危险品运输车辆、校车、出租车、公交车、渣土车、各类工程车等类型的车辆仔樱上。