[發明專利]基于駕駛行為的疲勞駕駛檢測方法有效
| 申請號: | 201310442805.7 | 申請日: | 2013-09-25 |
| 公開(公告)號: | CN103489010A | 公開(公告)日: | 2014-01-01 |
| 發明(設計)人: | 金立生;牛清寧;秦彥光;頊美姣;楊冬梅;李科勇;李玲;張義花;高琳琳;程蕾 | 申請(專利權)人: | 吉林大學 |
| 主分類號: | G06K9/66 | 分類號: | G06K9/66 |
| 代理公司: | 長春吉大專利代理有限責任公司 22201 | 代理人: | 齊安全;胡景陽 |
| 地址: | 130012 吉*** | 國省代碼: | 吉林;22 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 駕駛 行為 疲勞 檢測 方法 | ||
技術領域
本發明涉及汽車安全技術領域的一種檢測方法,具體地說,本發明涉及一種基于駕駛行為的疲勞駕駛檢測方法。
背景技術
疲勞駕駛是造成道路交通事故的主要因素之一,每年由于疲勞駕駛而引起的交通事故占事故總數的20%左右,占特大交通事故的40%以上。因此,需要對駕駛人駕駛狀態進行實時檢測,當出現疲勞狀態時,給予有效的預警,避免道路交通事故的發生。
目前,疲勞駕駛檢測方法主要分為基于主觀評價的檢測方法、基于駕駛人生理信號的檢測方法、基于駕駛人生理反應的檢測方法、基于駕駛行為的檢測方法和基于信息融合的檢測方法。其中,基于主觀評價的檢測方法存在評分主觀,評分標準不統一、被測試者故意隱瞞真實情況、迎合主觀期望等問題。基于駕駛人生理信號的檢測方法,侵入性強,易對駕駛人產生干擾,不易被接受。基于生理反應的檢測方法主要是通過機器視覺檢測駕駛人面部特征,易受光線、車輛振動、駕駛人配戴眼鏡等因素影響。基于駕駛行為的檢測方法為非接觸式檢測,測量過程不會對駕駛人的正常駕駛行為造成干擾,特征參數(車速、方向盤轉角等)容易提取,已成為國內外研究熱點。
疲勞駕駛狀態下,駕駛人對車輛控制能力明顯下降,因此通過駕駛人當前的駕駛行為信息,能夠實現對疲勞駕駛的檢測。然而道路曲率變化同樣是引發駕駛人操縱行為(方向盤轉角、方向盤轉角速度等)變化的一項重要因素,因此,道路曲率因素會影響基于駕駛行為進行疲勞駕駛檢測方法的準確率。
發明內容
為解決現有技術所存在的道路曲率因素會影響基于駕駛行為進行疲勞駕駛檢測方法的準確率的問題,本發明提供一種改進的基于駕駛行為的疲勞駕駛檢測方法,分別提取不同的道路曲率(直道和彎道)下駕駛人的駕駛行為特征參數,建立了道路線形分類器及對應的疲勞模式分類器,根據道路線形分類器輸出結果確定當前道路線形,并選擇對應的疲勞模式分類器,實現對駕駛人疲勞狀態的辨識,能夠消除道路曲率因素對基于駕駛行為的疲勞駕駛檢測準確度的影響,實現了疲勞駕駛的實時準確檢測。
本發明是通過如下技術方案實現的:所述的基于駕駛行為的疲勞駕駛檢測方法,其包括如下步驟:
1.構建道路線形分類器;
2.構建疲勞模式分類器;
3.采集車輛行進過程中的道路視頻,利用道路線形分類器判斷當前道路線形;
4.采集駕駛人駕駛行為信息,并根據道路線形分類器的輸出結果,選擇對應的疲勞模式分類器,實現對駕駛人疲勞狀態的辨識。
技術方案中所述的構建道路線形分類器包括如下具體步驟:
1)采集N張不同道路曲率的道路圖像,其中包括N1張直道圖像和N2張彎道圖像,其中,N1≥1000,N2≥2000,建立道路線形分類器的訓練庫;
2)利用特征提取方法提取不同類型道路圖像特征參數,采用統計分析的方法檢驗在不同道路線形(直道、彎道)下特征參數差異的顯著性,進而篩選出有效特征參數組;
3)將篩選出的有效特征參數組全部引入特征空間,利用機器學習的方法構建道路線形分類器。
技術方案中所述的構建疲勞模式分類器包括如下具體步驟:
1)分別采集m,m≥50名駕駛人在不同駕駛狀態(正常駕駛、疲勞駕駛)下的位于直道條件下的駕駛行為數據和位于彎道條件下的駕駛行為數據;
2)分別提取直道條件下的疲勞駕駛有效特征參數組和彎道條件下的疲勞駕駛有效特征參數組;
3)分別構建直道條件下的疲勞模式分類器和彎道條件下的疲勞模式分類器。
技術方案中所述的分別采集m,m≥50名駕駛人在不同駕駛狀態(正常駕駛、疲勞駕駛)下的位于直道條件下的駕駛行為數據和位于彎道條件下的駕駛行為數據包括如下具體步驟:
(1)采集m,m≥50名駕駛人在正常駕駛條件下的駕駛行為數據和道路視頻,依據道路視頻信息,將駕駛行為數據劃分為直道條件下駕駛行為數據和彎道條件下駕駛行為數據;
(2)采集m,m≥50名駕駛人在疲勞駕駛條件下的駕駛行為數據和道路視頻,依據道路視頻信息,將駕駛行為數據劃分為直道條件下駕駛行為數據和彎道條件下駕駛行為數據;
技術方案中所述的分別提取直道條件下的疲勞駕駛有效特征參數組和彎道條件下的疲勞駕駛有效特征參數組包括如下具體步驟:
(1)利用特征提取方法提取直道條件下的疲勞駕駛特征參數,采用統計分析的方法檢驗在不同駕駛狀態(正常駕駛、疲勞駕駛)下的特征參數差異的顯著性,進而篩選出直道條件下疲勞駕駛有效特征參數組;
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