机动车疲劳驾驶辨识方法研究综述

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机动车疲劳驾驶辨识方法研究综述

作者：汪宴宾

来源：《中小企业管理与科技·上旬刊》2015年第03期

摘要：本文分析了疲劳驾驶检测研究的现状，介绍了使用最为广泛的几种检测技术以及研究成果，综合分析了几种检测技术的优缺点。认为现有检测设备成本过高，性价比过低，不利于推广应用。开展实车实验提出合理的疲劳分级标准，发展简单无接触，并基于信息融合的检测技术将是以后疲劳驾驶检测的发展方向。 关键词：疲劳驾驶 检测技术 信息融合 发展趋势 0 引言

据世界卫生组织2009年的统计数据表明，由疲劳驾驶引起的交通事故占到总交通事故的37.91%[1]。从很多严重的交通事故发生原因来分析，其中一个很重要的原因就是，驾驶员的过度疲劳驾驶，驾驶员在疲劳的状态下，会导致精力不集中，不能很好的控制车辆行驶的速度和方向。近些年在疲劳程度检测方面，比较成熟的方法有以下五种：

①基于主观评定的检测方法；②基于生理参数检测的方法；③基于驾驶行为特征的检测；④基于车辆状态特征的检测；⑤基于信息融合的检测技术。 1 疲劳驾驶检测方法 1.1 基于主观评定的检测方法

主观评定法分为主观自评和主观他评，主要基于驾驶人主观感受、反应时间、面部特征等将驾驶人主观疲劳感觉进行分类量化。主要的评价标准和方法有卡洛琳斯卡睡眠尺度表 KSS（Karolinska Sleepiness Scale）、斯坦福嗜睡量表SSS（Stanford Sleepiness Scale）和视觉类比量表VAS（Visual Analogue Scales）；基于面部视频的专家评分方法，它通过一组受过训练的专家根据驾驶人的面部表情和头部姿态等特征对其疲劳状态进行评分[2]。 1.2 基于生理参数的检测方法 1.2.1 基于脑电的检测（EEG）

基于脑电信号检测的方法是根据观察这四种波（α波、β波、θ波、δ波）出现的数量多少或者某种波的变化来反映驾驶人的疲劳状态。具体表现为：当驾驶员处于疲劳状态时，θ波大幅增加，α波数量增多；当驾驶员处于清醒状态时，β波出现数量增多，其他波相对减少。脑电信号检测被誉为疲劳检测的“金标准”。王玉化[3]等在草原单调枯燥的驾驶环境下进行实车实验，发现β波和（α/θ）/β两项指标对驾驶员疲劳最为敏感且在行车90～110min时段内，驾驶

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