[發(fā)明專利]一種駕駛員疲勞駕駛檢測方法、系統(tǒng)及計算機可讀介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110650883.0
• 申請日: 2021-06-11
• 公開（公告）號: CN113553900B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王雪松;張旭欣;楊筱菡;朱曉暉
• 申請（專利權(quán)）人: 同濟大學(xué);中國太平洋財產(chǎn)保險股份有限公司
• 主分類號: G06V20/59
• 分類號: G06V20/59;G06V40/18;G08B21/06
• 代理公司: 上海科盛知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225
• 代理人: 趙志遠

1.一種駕駛員疲勞駕駛檢測方法，其特征在于，所述的檢測方法包括：

步驟1：獲取駕駛員駕駛特征數(shù)據(jù)集，構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)集；

步驟2：對步驟1獲取的駕駛特征數(shù)據(jù)集中的特征變量進行篩選；

步驟3：構(gòu)建顯著駕駛特征數(shù)據(jù)集，將眼瞼閉合百分比PERCLOS×平均瞳孔直徑Pupil作為固定效應(yīng)協(xié)變量引入模型，將其作為模型的解釋變量；

步驟4：構(gòu)建考慮時間累積效應(yīng)的混合效應(yīng)有序logit模型；

步驟5：將顯著駕駛特征數(shù)據(jù)集輸入步驟4中的混合效應(yīng)有序logit模型，對駕駛員疲勞等級進行預(yù)測；

步驟6：輸出駕駛員疲勞等級預(yù)測結(jié)果，完成駕駛員疲勞駕駛檢測；

考慮時間累積效應(yīng)的混合效應(yīng)有序logit模型表示為：

p為發(fā)生疲勞等級m的概率；i為路段編號；j為駕駛員編號；Y_ij為第i個路段上駕駛員j的觀測疲勞等級；為表示離散變量Y_ij的連續(xù)的隱變量；f(t_[i-1]j)為時間函數(shù)，其中t_[i-1]j＝t_ij-t_1j，t_ij為駕駛員j通過路段i時的時間；為受解釋變量影響的駕駛員j的第m個累計logit分界點；β^Fixed與分別為固定效應(yīng)回歸系數(shù)及隨機效應(yīng)回歸系數(shù)；和分別為固定效應(yīng)變量和隨機效應(yīng)變量；

所述的樣本數(shù)據(jù)集為：

D＝{d₁,d₂,…,d_a,e₁,e₂,…,e_b,t,y}

其中，{d₁,d₂,…,d_a}為駕駛員駕駛行為特征數(shù)據(jù)集；{e₁,e₂,…,e_b}為駕駛員眼動特征數(shù)據(jù)集；a和b分別為駕駛員駕駛行為特征數(shù)據(jù)集和眼動特征數(shù)據(jù)集的維度；t為駕駛時間；y為預(yù)測目標(biāo)，即駕駛員疲勞等級；

所述的步驟2具體為：

利用Spearman等級相關(guān)系數(shù)方法進行特征變量的篩選，將駕駛行為特征和眼動特征分別與預(yù)測目標(biāo)進行相關(guān)性分析，獲得駕駛行為特征變量和眼動特征變量與預(yù)測目標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)R及顯著性G，r的絕對值越大，則說明特征變量與預(yù)測目標(biāo)y的相關(guān)性越強，該特征越重要；g越小，則表明特征變量與預(yù)測目標(biāo)的相關(guān)性越顯著，該特征越重要；

其中，R＝{r₁,r₂,…,r_a+b}，G＝{g₁,g₂,…,g_a+b}；

所述方法不僅考慮了車輛橫向偏移距離，還考慮了方向盤轉(zhuǎn)動速度和車速的多項駕駛行為特征；同時，結(jié)合了平均眨眼持續(xù)時間、眼瞼閉合百分比、平均瞳孔直徑的眼動特征，通過對強相關(guān)特征的篩選，選取最后與疲勞等級最為相關(guān)的特征進行駕駛疲勞度的檢測；

整理最終數(shù)據(jù)集H共包含5個變量，分別為自變量LP_stdev、PERCLOS、Pupil、Time和因變量Drowsiness_level；

變量LP_stdev受到駕駛員特征Pupil的影響，具有隨機效應(yīng)，因此將LP_stdev×Pupil作為協(xié)變量引入模型，將其作為模型的解釋變量；PERCLOS與Pupil的交互作用顯著，因此將PERCLOS×Pupil作為固定效應(yīng)協(xié)變量引入模型，將其作為模型的解釋變量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種駕駛員疲勞駕駛檢測方法，其特征在于，所述的駕駛員駕駛行為特征數(shù)據(jù)集的采集方法為：通過車輛CAN總線采集駕駛員行為特征數(shù)據(jù)；

所述的駕駛員眼動特征數(shù)據(jù)集的采集方法為：通過攝像頭采集駕駛員的眼動特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種駕駛員疲勞駕駛檢測方法，其特征在于，所述的Spearman等級相關(guān)系數(shù)方法具體為：

其中，S為變量U和W之間的Spearman相關(guān)系數(shù)；z為分別對U和W取秩之后每對觀測值(u,w)的秩之差；c為樣本量。