信息融合技術(shù)在嵌入式賀駛疲勞檢測中的應(yīng)用研究.pdf

1、道路交通事故頻繁發(fā)生,給人們造成了嚴(yán)重的人身傷害和經(jīng)濟(jì)損失。據(jù)統(tǒng)計,駕駛員的疲勞駕駛是造成道路交通事故的一個重要原因,駕駛疲勞問題也已引起了全世界的關(guān)注。因此有效地對駕駛疲勞進(jìn)行實時檢測和預(yù)防,對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,嵌入式駕駛疲勞檢測系統(tǒng)已經(jīng)成為研究駕駛疲勞檢測系統(tǒng)的主要方向。本文對國內(nèi)外駕駛疲勞檢測技術(shù)進(jìn)行了研究和總結(jié),針對單一的基于數(shù)寧圖像處理的駕駛

2、疲勞特征檢測方法的局限性,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,結(jié)合使用模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多種駕駛疲勞特征信息進(jìn)行融合檢測判斷,最后經(jīng)過實驗驗證了其有效性。本文的主要工作和成果如下:
　　 (1)對信息融合技術(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),對常用的信息融合算法的特點及應(yīng)用情況進(jìn)行了分析和比較,提出了實際應(yīng)用中融合算法選擇需要考慮的問題。
　　 (2)通過對疲勞的評價方法和駕駛疲勞的評

3、價方法的研究,重點比較了基于視覺的駕駛疲勞評價方法和基于車輛行為特征的評價方法,并對駕駛時間和駕駛路段對駕駛疲勞產(chǎn)生的影響進(jìn)行了研究,針對視覺方法的缺陷,提出了基于駕駛時間、駕駛路段和車輛行為特征的駕駛疲勞的綜合評價方法。
　　 (3)對駕駛時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

4、時時間和位置信息的實現(xiàn)過程。
　　 (4)對車輛變向與駕駛員反應(yīng)不一致情況、方向盤動作狀態(tài)和連續(xù)駕駛時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)不動時間比例(Continuous fixed time percent

5、age of steering wheel,CPSW)和連續(xù)駕駛時間比例(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方法。從GPS信息中提取時間信息和位置信息,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