基于人工智能的汽车驾驶员精神状态监测系统研究.pdf
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1、众创空间科技创新与应用Technology Innovation and Application2023 年 25 期基于人工智能的汽车驾驶员精神状态监测系统研究林梅1,徐佳富1,王宇辰1,李波2,仲文清2(1.成都师范学院 物理与工程技术学院,成都 611130;2.成都印钞有限公司,成都 611130)2022 年我国的汽车保有量再次高居第一,这是2020 年以来连续第三次位居世界第一了,是我国居民生活水平上升的必然结果,但巨大的汽车保有量也给我国公路交通造成了不小的压力,各种交通事故频发,使我国的道路建设及人民生命财产安全存在不小的安全隐患。其中驾驶员醉酒驾驶或疲劳驾驶所造成的交通事故后
2、果更为恶劣,且在避免此类事故发生方面所耗费的人力物力较为巨大,因此,可有效避免此类事故发生的车载监测系统的研究成为必然。1研究背景近年来,随着我国经济的高速发展,人们的日常生活已经无法离开汽车等代步工具的帮助,人们对于车辆的需求也在逐年递增,据公安部统计,截至 2022 年,我国机动车保有量达 4.12 亿辆,其中汽车 3.15 亿辆;机动车驾驶人达 4.99 亿人,其中汽车驾驶人 4.61 亿人1。道路车辆密度急剧增大,这一情况在城市道路尤其严重,加之道路的复杂性、汽车驾驶员精神状态的不确定性等原因,由此带来的交通事故也在逐年增加,成了社会稳定的重要威胁,根据孙丽璐等2的研究发现,汽车保有量
3、与交通事故数之间有着极其强烈的相关性,如图 1 所示。因此,本文提出了一种基于人工智能的汽车驾驶员精神状态监测系统研究构想,在该系统构想当中,如果检测到驾驶员正在处于饮酒或疲劳驾驶状态,系统会对驾驶员的实时状况进行判别、分级和分类,随后根据驾驶员的具体情况采取针对性的措施。措施种类包括警告型和强制性,覆盖面更广,可靠性更高,如果该构想得到落地,将会杜绝酒后驾驶、疲劳驾驶等高危险性的驾驶行为,减少交通事故数量,给行人和乘员带来安全感,减少不必要的生命财产损失,增强社会稳定性。2课题研究目的及意义根据美国汽车协会的调查研究发现,在交通事故成因分析当中,疲劳驾驶的比例达到了 16%20%3,且疲劳驾
4、驶造成事故伤亡的概率是非疲劳驾驶的 46 倍。疲基金项目:2020 年国家级大学生创新创业训练计划项目(202014389055)第一作者简介:林梅(1987-),女,硕士,副教授。研究方向为机械设计制造及其自动化。摘要:该文主要针对驾驶员酒后驾驶、疲劳驾驶等高度危险道路交通安全且可完全避免的行为,提出一种驾驶员精神状态监测系统研究构想。在该系统研究构想中,系统由酒驾检测系统、疲劳驾驶检测系统 2 部分组成,可用于监测驾驶员的精神状态,当驾驶员处于危及驾驶安全的精神状态时,会采取对应的解决方案。该系统应用于汽车可增加汽车驾驶的安全性和可靠性,对维护人们的生命、财产安全具有较大意义。关键词:酒驾
5、检测;疲劳驾驶检测;人工智能;精神状态监测;驾驶员中图分类号院U463.6文献标志码院A文章编号院2095-2945渊2023冤25-0027-06Abstract:Aiming at the behaviors of drivers who are safe and completely avoidable on highly dangerous roads such as drunkdriving and fatigue driving,this paper puts forward a research idea of driver mental state monitoring sys
6、tem.In the researchconception of the system,the system is composed of drunk driving detection system and fatigue driving detection system,whichcan be used to monitor the mental state of the driver.When the driver is in a mental state that endangers driving safety,thecorresponding solution will be ta
7、ken.The application of this system to automobile can increase the safety and reliability ofautomobile driving,and is of great significance to maintain the safety of peoples life and property.Keywords:drunk driving test;fatigue driving detection;artificial intelligence;mental state monitoring;driverD
8、OI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.25.00727-2023 年 25 期众创空间科技创新与应用Technology Innovation and Application劳驾驶造成的驾驶事故每年在我国的交通事故中约占20%。其中,40%的重大交通事故和疲劳驾驶紧密相关。处于疲劳状态的驾驶员反应变得迟钝、注意力不能很好地集中,驾驶员对车辆的控制水平降低,影响驾驶安全。研究疲劳驾驶现象,针对疲劳特征开发检测并防范疲劳驾驶的手段对提高道路安全具有重要作用。渊a冤交通事故数渊b冤汽车保有量图 1近年中国交通事故数与汽车保有量统计图当人饮酒达到一定量时触觉能力会降低,饮酒后
9、驾车,由于酒精的麻醉作用,人的手、脚的触觉较平时降低,往往无法正常控制油门、刹车及方向盘。饮酒后,对光、声刺激反应时间延长,本能反射动作的时间也会相应延长,感觉器官和运动器官如眼、手、脚之间的配合功能发生障碍,因此,无法正确判断距离、速度。饮酒后还会导致视力暂时受损,视像不稳,辨色能力下降,因此不能发现和正确领会交通信号、标志和标线。同时饮酒后视野大大减小,视像模糊,眼睛只盯着前方目标,对处于视野边缘的危险隐患难以发现。综上饮酒驾驶极其危险,极其容易对驾驶员和乘客以及过路行人造成生命财产的损失。据世界卫生组织提供的数据显示,全世界每年因道路交通事故死亡人数约有 125 万,相当于全球每天有 3
10、 500 人因交通事故死亡,其中因疲劳驾驶和酒驾而发生交通事故的案例数了超过总数的 50%。从 2015年至 2021 年,我国交通事故死亡人数逐步下降,但从2016 年起随着我国经济发展迅速、人民生活逐步富裕,私家车保有量上升,交通事故死亡人数开始上升,如图 2 所示。为通过可预警手段预防交通事故,本研究从酒后驾驶及疲劳驾驶事故的发生出发,提出了一种有关酒精浓度监测及面部状态监测并能够及时发出警报的智能防酒驾、防疲劳系统研究构想。通过对汽车驾驶员驾驶时的精神状态和身体情况进行提前预警,进而从源头上减少交通事故的发生,具有保障人民生命财产安全、维护社会稳定的积极意义。渊a冤总死亡人数渊b冤万车
11、死亡人数图 2近年中国道路交通事故总死亡人数及万车死亡人数统计3国内外研究现状分析近年来,疲劳驾驶、酒后驾驶引发的道路交通伤害逐年增加,已成为当下严重的社会问题,引起了各国学者的关注,从而关于疲劳驾驶、酒后驾驶的相关研究课题逐渐增多。3.1国外研究现状分析美国 Attention Technologies 公司推出的 DriverFatigue Monitor(DD850)是一款基于驾驶人生理反应特征的驾驶人疲劳监测预警产品。该产品通过红外摄像头采集驾驶人眼部信息,采用 PERCLOS 作为疲劳报警指标,可直接安装在仪表盘上,报警的敏感度和报警音量均可调节,目前已推广应用。美国 AssistW
12、are Technology 公司的 SafeTRAC 利用前置视频头对车道线进行识别,当已车辆开始偏离车道时进行报警,该产品也可通过车道保持状态结合驾驶人的方向盘操作特性判断驾驶人的疲劳状态。以上研究对于驾驶员精神状态检测结果的回应仅仅停在提醒这一层次,不够完善与充足。如若驾驶员处于疲劳驾驶或醉酒驾驶的时候车内只有驾驶员一人,或者驾驶员处于熟睡状态不易于被唤醒,系统通过光传播和声音传播对于驾驶员的提醒所发挥的作用也就是微乎其微的了,不能够很好地提高驾驶员以及车内乘客所处环境的安全性,这就需要系统在智能化的基础上根据各检测结果和汽车行驶状况做出强有力的应28-众创空间科技创新与应用Techno
13、logy Innovation and Application2023 年 25 期对措施,如紧急熄火、制动和限速等。3.2国内研究现状分析基于单片机的汽车驾驶员酒驾检测系统:如果通过检测手段检测到驾驶员饮酒,就会通过报警灯警示驾驶员切勿驾驶车辆,酒精度超过一定的标准可以采取自动切断起动电路的电源,让车辆不能启动,并与TBOX 建立连接,利用 TBOX 发送车辆位置和驾驶员酒驾情况通过 4G 网络传给驾驶员家人的手机或者交通管理部门的终端接收装置4。融合眼部特征及头部姿态的实时疲劳驾驶检测技术研究:使可视虹膜在其最小外接圆中所占的比例代替像素点个数比例来确定眼睛状态,进而计算眼睛闭合比例,参数
14、并进行疲劳状态的判断。采用参数针对性优化的基于 Haar原Like 特征和 AdaBoo 巧算法的级联分类器进行人脸的正脸及侧脸(如果需要的话)检测;将检测到的结果归一化到统一小尺寸,并计算其二阶HOG(梯度朝向直方图)特征;最后,使用随机森林回归算法估计头部姿态,统计实时检测到的姿态数据与初始清醒状态的差值,进而确定疲劳状态5。2021 年石衫衫6通过研究驾驶员精神状态检测,设计出了眼脸信息采集眼镜,从驾驶员眼脸信息中提取疲劳参数 PERCLOS,通过方法分析 PERCLOS 值对驾驶员的疲劳程度进行判定,其检测精度达到了 92%。大多数国内的研究学者在驾驶员精神状态检测手段方面做了非常多也
15、非常细致的研究,大大提升了驾驶员精神状态检测的准确性和正确性,但少有整体性的系统设计,少有从检测、分析、处理和采取措施各个环节之间的配合方案,仍存在很多的不足。存在没有将疲劳驾驶与醉酒驾驶检测相结合、系统对于检测结果的回应程度不够或回应方式不正确等问题,而这恰是该方面研究是否能够成果投入使用的关键点。而本课题的研究着重点正是疲劳驾驶于醉酒驾驶检测系统结合方面的研究;该研究会一定程度上完善系统对于检测结果的应对措施。这极大地证明了此课题研究的正确性以及必要性。4技术原理4.1眼睛状态判断当我们的眼睛处于睁开和闭合之间的过程中时,上眼脸一直处于一个运动的状态,这就导致上下眼皮之间的距离一直处在一个
16、不断波动的状态当中。眼睛完全张开的时候,上下眼皮之间的距离是最大的,当眼睛完全闭合时,这一数值是最小的,即为 0。所以,设定一个最佳值,以此来判断眼睛的闭合状态,当上下眼皮的距离小于此值时判定为闭合,当其大于此值时判定为张开。4.2燃料电池型呼气酒精测试仪工作原理当驾驶员处于饮酒驾驶状态时,其呼出的气体中会含有一定当量的乙醇蒸汽,乙醇进入燃料电池后被氧化为 CO2和 H2O,在此过程中会有一定的化学能被释放,化学能经原电池装置转化为电能,然后通过判断电流量的大小来进行饮酒量的判断。5主要研究内容5.1系统组成研究5.1.1酒驾监测系统研究构想中的汽车驾驶员酒驾监测系统由传感器单元、酒精检测单元
17、、信号转换及放大单元、信息处理单元、报警单元、紧急情况反应单元及供电装置组成。结构关系图如图 3 所示。其中传感器单元主要为压力传感器,压力传感器与系统总电源开关相链接,压力传感器位于驾驶座座椅内部,当传感器检测到座椅上方存在质量超过 30 kg(据可参考经常驾驶部署车辆的人员的体重进行设置)的物体时便会触发系统电源开关,然后系统进入工作状态;酒精检测单元由吸气泵、电化学酒精测试仪(燃料电池型呼气酒精测试仪)及加热线圈组成,系统进入工作后吸气泵吸取驾驶员周围空气,若空气中含有一定量酒精,电化学酒精测试仪会根据酒精浓度大小输出对应大小的电流信号,电流信号越大则酒精浓度越大;信号转换及放大单元由小
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