信息融合技術(shù)在嵌入式賀駛疲勞檢測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf

1、道路交通事故頻繁發(fā)生,給人們?cè)斐闪藝?yán)重的人身傷害和經(jīng)濟(jì)損失。據(jù)統(tǒng)計(jì),駕駛員的疲勞駕駛是造成道路交通事故的一個(gè)重要原因,駕駛疲勞問題也已引起了全世界的關(guān)注。因此有效地對(duì)駕駛疲勞進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)防,對(duì)減少因駕駛疲勞引起的道路交通事故,有十分重要的意義。由于嵌入式系統(tǒng)具有易于部署、方便可靠、低功耗的特點(diǎn),嵌入式駕駛疲勞檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)成為研究駕駛疲勞檢測(cè)系統(tǒng)的主要方向。本文對(duì)國內(nèi)外駕駛疲勞檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了研究和總結(jié),針對(duì)單一的基于數(shù)寧圖像處理的駕駛

2、疲勞特征檢測(cè)方法的局限性,提出基于衛(wèi)星定位信息和非圖像的多種駕駛疲勞特征信息檢測(cè),結(jié)合使用模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)多種駕駛疲勞特征信息進(jìn)行融合檢測(cè)判斷,最后經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性。本文的主要工作和成果如下:
　　 (1)對(duì)信息融合技術(shù)的基本原理及其功能結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行了研究和總結(jié),對(duì)常用的信息融合算法的特點(diǎn)及應(yīng)用情況進(jìn)行了分析和比較,提出了實(shí)際應(yīng)用中融合算法選擇需要考慮的問題。
　　 (2)通過對(duì)疲勞的評(píng)價(jià)方法和駕駛疲勞的評(píng)

3、價(jià)方法的研究,重點(diǎn)比較了基于視覺的駕駛疲勞評(píng)價(jià)方法和基于車輛行為特征的評(píng)價(jià)方法,并對(duì)駕駛時(shí)間和駕駛路段對(duì)駕駛疲勞產(chǎn)生的影響進(jìn)行了研究,針對(duì)視覺方法的缺陷,提出了基于駕駛時(shí)間、駕駛路段和車輛行為特征的駕駛疲勞的綜合評(píng)價(jià)方法。
　　 (3)對(duì)駕駛時(shí)段和駕駛路段信息的提取進(jìn)行了研究,提出了一種結(jié)合衛(wèi)星定位信息與電子地圖提取駕駛時(shí)段與駕駛路段信息的方法,并詳細(xì)闡述了從GPS(Global PositioningSystem)信息中提取實(shí)

4、時(shí)時(shí)間和位置信息的實(shí)現(xiàn)過程。
　　 (4)對(duì)車輛變向與駕駛員反應(yīng)不一致情況、方向盤動(dòng)作狀態(tài)和連續(xù)駕駛時(shí)間與駕駛疲勞的相應(yīng)關(guān)系進(jìn)行了研究,并從車輛行為中提取出三種新的特征參數(shù)車輛變向與駕駛員反應(yīng)不一致比例(Inconsistent percentage of direction changing and driver reaction,DC&DR)、方向盤持續(xù)不動(dòng)時(shí)間比例(Continuous fixed time percent

5、age of steering wheel,CPSW)和連續(xù)駕駛時(shí)間比例(Percentage of continuous driving time,PCDT)作為融合參數(shù)進(jìn)行綜合判斷。
　　 (5)提出了一種在駕駛疲勞檢測(cè)中應(yīng)用TS(Takagi-Sugeno)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合多種疲勞特征的新檢測(cè)方法。從GPS信息中提取時(shí)間信息和位置信息,結(jié)合電子地圖獲得路段信息,并從駕駛行為和車輛行為中提取出DC&DR、CPSW和PCD