利用瞳孔波動(dòng)特征提取技術(shù)客觀評(píng)價(jià)駕駛疲勞.pdf

1、疲勞駕駛與酒后駕駛、違章駕駛是引發(fā)交通事故的三大主要原因。酒后駕駛與違章駕駛已有的完善檢測(cè)或監(jiān)管手段，而適用于交通執(zhí)法人員使用的駕駛疲勞檢測(cè)方法或設(shè)備非常少。因此，尋找一種客觀的駕駛疲勞檢測(cè)方法對(duì)于有效遏制高速公路上普遍存在的疲勞駕駛現(xiàn)象具有重要的意義。
　　本文根據(jù)人眼瞳孔波動(dòng)特征與自主神經(jīng)相互關(guān)系的醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)，采用數(shù)字視頻采集及圖像處理技術(shù)，對(duì)瞳孔孔徑的自發(fā)波動(dòng)及光刺激下的誘發(fā)波動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析，尋找與人體疲勞相關(guān)的特征

2、參數(shù)，以期開(kāi)發(fā)一種客觀評(píng)測(cè)駕駛員是否存在駕駛疲勞的方法。
　　根據(jù)采集環(huán)境條件選擇數(shù)字視頻采集設(shè)備，設(shè)計(jì)紅外照明光源及可見(jiàn)光瞳孔刺激器，搭建瞳孔視頻采集的硬件平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)共采集16人在非疲勞狀態(tài)下的14例樣本和疲勞狀態(tài)下的13例樣本，均錄制瞳孔自發(fā)狀態(tài)視頻、光刺激下1秒與3秒的瞳孔誘發(fā)狀態(tài)視頻。利用基于曲率的分割改進(jìn)算法精確提取各段視頻中的瞳孔孔徑，并對(duì)瞳孔動(dòng)態(tài)波動(dòng)進(jìn)行時(shí)域與頻域分析。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:(1)時(shí)域中，瞳孔不寧

3、程度無(wú)論在自發(fā)及誘發(fā)情況下，都具有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。閉眼80％所占時(shí)間比例是自發(fā)情況下較為可靠的特征參數(shù)。收縮時(shí)間、最大收縮持續(xù)時(shí)間在短時(shí)間光刺激下，具有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。(2)頻域中，自發(fā)情況下，0-0.8Hz頻段的總功率譜及0.1-0.2Hz頻段內(nèi)的頻譜幅度和功率譜比重具有顯著性差異;光刺激誘發(fā)情況下時(shí)，頻段0-0.8Hz的頻譜總幅度與總功率譜，以及0.1-0.2Hz頻段內(nèi)的頻譜幅度和功率譜比重的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異性都較為顯著，頻域分析在誘發(fā)