一种防疲劳驾驶系统研究

李航蔚 王鹤

摘要：國内外已有的一些疲劳驾驶识别方法，如车载监测装置精确测量头部运动、瞳孔直径变化和眨眼频率等。这些方法和设备往往过于复杂、价格昂贵，无法广泛应用。本文阐述一种简单、有效的、虚报警概率较低的识别疲劳驾驶的方法，用于监控驾驶员的行车状态，减少驾驶员疲劳驾驶的潜在危害。

关键词：疲劳驾驶;控制模块;声光报警

高原高寒地区大都采用特种运输车进行长途运输，驾驶员较平原地区更容易出现疲劳驾驶，主要症状有注意力下降、意识模糊、四肢无力、反应迟钝、思维和感知功能能力减弱等，增加了事故发生的概率。

1 疲劳报警方案设计

本系统包括车载网络数据传输模型、数据智能采集节点、监控软件三部分，是基于判断眼睛睁闭的变化来确定疲劳程度，这种判断方法的好处在于其非接触性，不会给驾驶员的驾驶带来任何副作用，只需要在驾驶室内安装一个摄像头，采集行车过程中驾驶员的眼睛变化状态，然后经过一定的图像处理算法，并结合车载网络其他相关节点的参数信息，提供相应的信息，得出当前驾驶员工作状态，最终实现疲劳报警。考虑到车内空间狭小、温度湿度变化、电磁干扰等方面因素，为保证数据采集正确性与可靠性，本系统的应具备以下几方面的非功能性需求。

1.1 抗干扰性

运输车行驶过程中处于各种复杂的电磁场中，加上汽车自身的脉冲信号，都会对智能采集节点造成干扰，因此要具有较强的抗干扰能力。

1.2容错性

数据传输网络是一个主副站并存的通信网络，可能出现从节点竞争总线的情况，出现冲突时，为避免优先级低的节点占用网络，系统要有一定的容错性。

1.3稳定性

系统能否正确监控，直接关系到人车的安全，当系统出现异常时要及时提示，必要的时候要提醒用户手动复位。

1.4可扩展性

为了进一步拓展系统功能，还应具有一定的可扩展性，以备系统完善后续功能，减少错误率。

2.1 图像的采集和处理

系统使用灵敏度高、抗强光、体积小、抗震动等优点的CCD摄像头来获取眼部图像，符合复杂条件下驾驶员面部图像采集要求。CCD摄像头拍摄的驾驶员头部图像，经过高精度的A/D转换成DSP可读取的数字图像，用图像预处理技术对噪声、光照不足、图像扭曲等问题进行纠正，保证人脸图像中人脸大小、位置以及人脸图像质量的一致性，使系统能够更好地判定人眼的状态，进而准确的判定驾驶员行车状态。

2.2 获取眼部状态

强分类器H（x）由所有的弱分类器通过加权求和得到。

2.3疲劳状态的判断

由于灰皮差异明显，在自然光中虹膜和巩膜的边缘最易分辨。人眼作为三维物体，在向二维投影的过程中，不可避免地会造成信息失真。上眼睑作为危险边缘，易受影响产生伪边缘或发生边缘漏判。因此，有效检测上眼睑轮廓是该边缘算法的核心。通过扫描找到上眼睑的最高点P（X1，Y1），下眼睑的最低点Q（X2，Y2），左临界点R（X3，Y3），右临界点Z（X4 ，Y4 ），就可以得到与眼睛边界相切的矩形框，由此，人眼的高宽比Z（ t ）可以定义为：

实际运算中，水平和竖直模板分别对图像各像素点进行卷积，得到水平方向上各点的卷积结果Gx（i）和竖直方向上的卷积结果Gy（j），取两个结果的最大值，就能获得图像中各点梯度的近似值。

由于不同个体眼部大小的差异，不同测试者正常状态下阈值频率分布也不尽相同，不能以统一的阈值作为判断疲劳状态的标准。因此，在系统进行疲劳监测前需要确定一个疲劳阈值，系统启动后，在一段时间内对驾驶员的眼部信息进行连续采集，以80%以上的概率分布点作为正式监测时的阈值，判驾驶员是否闭眼。将阈值定义为3秒内眼睛闭合80%的帧数占图像总帧数的百分比，阈值大于40%且眼睛闭合时间大于3秒时，说明驾驶员处于疲劳驾驶状态，启动报警装置。

3 报警的实现

为排除驾驶员眨眼而造成的误检，在系统运行时每隔100 ms取一帧图像数据处理，若是连续5次都检测到驾驶员都处于疲劳状态时就可认为驾驶员正在疲劳驾驶，则开启声光报警信号，驱动蜂鸣器发出尖锐响声，发光二极管闪烁，以此来警示驾驶员此刻正处于疲劳驾驶状态。

4 实验平台

系统运行程序由matlab语言和C语言混合编程，利用matlab良好的图形界面设计和C语言高效的运行效率，将这两种语言混合编程，核心算法由C语言实现，而输入输出则由matlab语言来完成。将疲劳驾驶检测与识别算法移植到DSP芯片中，CCD摄像头拍下的驾驶员面部图像序列经DSP处理后的试验结果与系统设定的阈值相比较，就可判断出司机是否处于疲劳状态。

5结束语

本系统建立的模型具有良好的线性，能适应不同受试者并在1s内对疲劳状态的驾驶员发出警报，在高原防疲劳安全驾驶领域有一定的应用前景。

参考文献：

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[2]何明山，罗卫东，陈启新，张立.基于DSP虹膜识别防疲劳驾驶报警系统的研究.中国安全生产科学技术，16730-193X（2016）01-0127-05.

[3]千承辉，王政，左濂锐，李春生，刘昊明.基于人眼识别的防疲劳驾驶系统设计与研究.吉林大学学报，1671-5896（2016）04-0522-06.

（作者身份证号：6501031986080813151                            2203221992051688752）