汽车驾驶员防疲劳系统的设计文献综述
车辆疲劳驾驶研究方法综述
10.16638/ki.1671-7988.2018.07.059车辆疲劳驾驶研究方法综述牛晶（天水师范学院，甘肃天水741001）摘要：相关数据显示，目前国内外每年因为车辆疲劳驾驶所导致的重大交通安全事故数量呈明显递增趋势，关注疲劳驾驶问题刻不容缓。
文章从分析产生疲劳驾驶的机理入手，详细研究了国内外研究车辆疲劳驾驶的各种测评方法，并指出了当前适合我国技术现状的车辆疲劳驾驶检测方法、数学模型和实用装置。
关键词：疲劳驾驶；发展趋势中图分类号：U469.72 文献标志码：A 文章编号：1671-7988(2018)07-192-03Overview of Research on the Driving with FatigueNiu Jing( Tianshui Noemal University, Gansu Tianshui 741001 )Abstract: Data show that the number of major traffic accidents caused by vehicle fatigue is increasing obviously at home and abroad now. Attention to the problem of fatigue driving is urgent. Based on the analysis of the mechanism of fatigue driving, this paper studied the various evaluationmethods of vehicle driving, pointing out the methods ofvehicle fatigue driving test, the mathematical model and practical devices.Keywords: fatigue driving; development trendCLC NO.: U469.72 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2018)07-192-03引言随着全球范围内车辆保有量的增加，交通事故数量的急速增长已经成为一个严峻的社会问题。
防疲劳驾驶系统设计报告
防疲劳驾驶系统设计报告1. 简介随着城市化的快速发展，机动车辆的数量不断增加，驾驶人员面临的交通压力也逐渐增加。
长时间的驾驶往往会让驾驶人感到疲劳，从而降低了驾驶的安全性。
为了提高交通安全性，我们设计了一种防疲劳驾驶系统。
2. 系统设计目标本防疲劳驾驶系统的设计目标如下：- 及时检测驾驶人员的疲劳状态，防止发生交通事故- 提醒驾驶人员及时休息，保障驾驶安全- 结合智能驾驶技术，实现更加智能的疲劳驾驶检测与预警3. 系统架构本系统采用软硬件结合的方式设计，主要包括以下几个部分：- 摄像头：用于采集驾驶人员的眼部图像- 睡意检测算法：通过分析眼部图像的特征，判断驾驶人员是否处于疲劳状态- 警示装置：用于提醒驾驶人员及时休息或做出反应- 数据处理和智能驾驶系统的集成4. 工作原理本系统的工作流程如下：1. 摄像头采集驾驶人员的眼部图像。
2. 将图像传输至睡意检测算法进行分析。
3. 算法利用深度学习和图像处理技术，提取眼睛的特征，并通过对比以往的训练数据集，判断驾驶人员是否处于疲劳状态。
4. 如果系统检测到驾驶人员疲劳，警示装置将发出提醒声音或震动，提醒驾驶人员及时休息。
5. 驾驶人员可以通过智能驾驶系统的集成，自动寻找最近的休息区域。
5. 系统优势相较于传统的防疲劳驾驶系统，本系统具有以下优势：- 准确性：采用深度学习算法，能够准确判断驾驶人员的疲劳状态，降低误报率。
- 实用性：结合智能驾驶技术，提供了自动找寻休息区域的功能，进一步提升了驾驶的便利性。
- 可扩展性：本系统支持平台化开发，可以通过固件升级和算法训练优化，提高系统的功能和性能。
6. 结论防疲劳驾驶系统是提高交通安全性的重要措施之一。
本系统以深度学习算法为基础，结合图像处理等技术，能够准确检测驾驶人员的疲劳状态，并通过智能化集成提供更便捷的驾驶体验。
在未来，我们将继续优化算法和系统性能，致力于研发更智能、更可靠的防疲劳驾驶系统，为驾驶人员的安全出行提供更有效的保障。
驾驶员疲劳检测技术研究综述
分为基 于驾 驶 员特征 以及基 于车辆行 为 的疲 劳检 测技 术 ， 细 阐述 了相 关研 究成果 。基 于驾驶 员特征 的 疲 劳检 详
测 通过提 取 包含 疲 劳信 息 的特征进 行检 测 ， 分 为生 理参 数特 征 以及 视 觉特 征 两方 面 ， 基 于车 辆行 为 的疲 具体 而
第２ ７卷 第 ５期 ２１ ０ ０年 ５ 月
Байду номын сангаас计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｉａ ｉ ｓ ｒ ｆ Ｃｏ ｐ ｅ ｓ ｐｌｃ ｔｏｎ Ｒｅ ｅａｃｈ ｏ ｍ ｕｔｒ
Ｖ０１２７ Ｎｏ． ． ５ Ｍ ａ ２ ０ ｖ ０１
驾 驶 员 疲 劳 检 测 技 术 研 究 综 述
Ｓ ｍ ｍａ ｉｅ ｈ ｅａｅ ｅ ｅ ｒｈ ｍｅｈ ｄｓｏ ｉ ｅ ａｉｕｅ ｄ ｔｃ ｉｎ ｒ ｓ ａ ｃ ｎ ｒ ｖｄ ｄ ｃ ｔ ｇ ｒｅ ａ ｅ ｎ ｄｒｖ ｒ Ｓｆ ａｕ ｅ ｕ ｒｚ ｄ ｔ ｅ ｒ ｌｔｄ ｒｓ ａｃ ｔｏ ｆｄｒｖ ｒｆ ｔｇ ｅｅ ｔｏ ｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ ｐ ｏ ｉｅ ａ ｅ ｏ ｉ ｓｂ ｓ ｄ Ｏ ｉ ｅ ’ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｖ ｈ ｃｅｐｅｆ ｒ ｎ ｅ． ｅ ｄ ｔｃ ｉｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉｖ ｒｆ ａｕ ｅｗａ ｏｓ ｔａ ｔｔ ｅ ｆａｕｒ ｓｗｈ ｃ ｎ ｌ ｄｉｇ ｆｔｇ ｅ ｉｆ ｒ ｔ ｎ， ｎ ｅ ｉｌ ｒｏ ｍａ ｃ Ｔｈ ｅｅ ｔｏ ａ ｅ ｎ ｄｒ ｅ ｅ ｔ ｒ ｓｔ ｕｂ ｒｃ ｈ ｅ ｔ ｅ ｉ ｈｉ ｃ ｕ ｎ ａｉ ｕ ｎ ｏ ｍａｉ ｏ ｗｈ ｃ ｎ ｌ ｉ ｓ ｃ ｌｇ ｅ ｔ ｒ ａ ａ ｔｒａｎ ｉｕ ｌｆａｕｒ ． ｉ ｈ ｉ ｃｕｄｎｇ ｐ ｙ ｈｏｏ ｙ ｆａ ｕ ｅ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｄ ｖ ｓ ａ ｅ ｔ ｅ Ｔｈｅ ｍｅｈｏ ｓ ｄ ｏ ｅ ｉｌ ｅ ｆｒ ａ ｅ ｗａ ｃｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅ ｔ ｄ ｂａ ｅ ｎ ｖ ｈｃ ｅ ｐ ｒｏ ｍ ｎｃ ｓ ａ ｏ ｄ ｎ ｈ
驾驶员疲劳驾驶检测方法研究综述
驾驶员疲劳驾驶检测方法研究综述摘要：本文对驾驶员疲劳驾驶检测方法的研究现状进行了综述，总结了各种方法的优缺点和未来研究方向。
本文首先介绍了驾驶员疲劳驾驶的概念和危害，然后按照时间顺序介绍了传统检测技术、生物学方法和交通事故预防研究等方面的现状。
本文指出了各种方法的不足之处，并提出了改进意见和发展方向。
关键词：驾驶员疲劳驾驶、检测方法、研究现状引言：驾驶员疲劳驾驶是指驾驶员在长时间驾驶过程中，由于身体和心理疲劳而出现的驾驶能力下降的现象。
驾驶员疲劳驾驶会严重影响行车安全，导致交通事故的发生。
因此，如何有效地检测驾驶员疲劳驾驶，预防交通事故的发生，是当前研究的热点问题。
本文将对驾驶员疲劳驾驶检测方法的研究现状进行综述，以期为未来的研究提供参考。
传统疲劳检测技术传统的驾驶员疲劳检测技术主要包括对驾驶员的眼部表现、身体姿态、行为表现等方面的检测。
这些方法通过分析驾驶员的驾驶行为和生理变化，判断驾驶员是否出现疲劳驾驶。
但是，这些方法存在一定的不足之处，如精度不高、实时性不强等。
生物学方法生物学方法是一种通过监测驾驶员的生物信号（如脑电波、心电波等）来检测其疲劳状态的方法。
该方法具有较高的精度和实时性，但需要专门的设备和复杂的处理算法。
交通事故预防研究除了上述两种方法外，还有一些研究集中在如何通过分析交通事故数据来预测和预防驾驶员疲劳驾驶。
这些研究通过统计和分析交通事故中驾驶员的生理和行为特征，构建预测模型和报警系统来检测驾驶员的疲劳状态。
本文对驾驶员疲劳驾驶检测方法的研究现状进行了综述，总结了各种方法的优缺点和未来研究方向。
虽然目前的研究已经取得了一定的进展，但仍存在许多不足之处，如精度不高、实时性不强等。
因此，需要进一步发展和改进现有的检测方法。
同时，需要更加深入地探讨驾驶员疲劳驾驶的本质和机理，以及不同检测方法的内在和优劣比较。
还需要加强实际应用中的研究，以提高驾驶员疲劳驾驶检测的准确性和可靠性。
未来研究方向：未来的研究应该以下几个方面：需要研究和改进现有的检测技术，提高其精度和实时性；需要探索新的检测方法，例如利用人工智能和机器学习等技术进行驾驶员疲劳驾驶检测；再次，需要更加深入地探讨驾驶员疲劳驾驶的本质和机理，为检测技术的发展提供理论支持；需要加强实际应用中的研究，将检测技术应用于实际驾驶环境中，以提高驾驶员疲劳驾驶检测的准确性和可靠性。
驾驶疲劳研究综述
近年来 ， 我国交通事故率不断上升 ， 交通安全 形 势 已然 十 分严 峻 。导 致交 通 事 故 发生 的因 素有 很多 ， 其 中， 驾驶疲劳已成为最 主要的因素 。与此 探索和研度ｆ ｌ ２ 】 。因此 ， 人们能很好 的意识到 自己 驾驶行 为 和脑 电 图的 比较研 究 表 明 ，驾驶 时 问 的
１ ． 驾驶疲劳 的相关概 念
１ ． １疲 劳
（ 不 是身 体或 肌 肉 的疲 劳 ） ， 它 的主 要 特点 是 ： 不 愿
继续驾驶 、 瞌睡、 疲劳 、 动机降低［ ２ ］ 。驾驶疲劳在生
理 上会 引 起大 脑 活 动 的变化 和 心 率及 眼球 运 动 的 Ｌ ａ ｌ 和Ｃ ｒ ａ ｉ ｇ 将 疲 劳定 义 为从 唤醒 到 睡 眠 的过 减少 ，驾驶疲劳还会导致认知和精神方面的表现
激 活水平 对疲 劳变化 也很 敏感 【 “ ］ 。
２ ． ２ 自我评估
３ ． １ ． ３ 工作 时间
工作时间也是导致疲劳的因素， 并与单调情境
相互 作用 。超过一 定 的驾驶 时 间 ， 尤其是 在单 调 的 在 一 些 夜 间或 睡 眠剥 夺 条 件 下 的研 究 表 明 ， 条 件下 ， 驾 驶表现会 变差 。 随着 时间 的推移 ， 驾驶员 人 们有 能力 在驾 驶 过程 中 ，正 确评 估 自己表现 绩 有大幅度的矫正过度和横摆动作（ 移动闪躲） 。 对
所 谓 驾驶 疲 劳 ，是 指 机动 车 驾驶 人 在驾 驶 车 劳 以及客 观上 出现 驾驶 机能低 落 的现象 ［ ４ １ 。驾驶 领
同时 ，国 内外 的研究 者 们对 驾 驶 疲 劳进 行 了众 多 辆时 ，由于驾驶作业引起的生理上和心理上的疲
国内外驾驶员疲劳状态监测系统综述
国内外驾驶员疲劳状态监测系统综述本⽂总结了各种驾驶员疲劳状态监测系统的研究与应⽤情况以及整车⼚在售车型配备的驾驶员疲劳状态监测系统及其⼯作原理，例如梅赛德斯-奔驰Attention Assist 系统基于操纵⾏为监测驾驶员疲劳状态，丰⽥Driver Monitor 系统基于驾驶员⾯部状态和眼睛开闭频率监测驾驶员状态，福特 Driver Alert System 采⽤多维信息融合的⽅法。
驾驶员疲劳状态监测技术未来的发展趋势在⾼端车型或匹配ADAS的车型，利⽤ ADAS的硬件，基于驾驶员⾯部、眼部、头部运动等直接表征驾驶员疲劳程度的图像信号在车辆上额外增加摄像头、红外传感器等传感器，提⾼识别精度。
驾驶员疲劳状态监测技术发展历程驾驶员疲劳状态监测系统最早应⽤于飞机等⾼级辅助驾驶或⾃动驾驶程度⽐较⾼的领域，初期的驾驶员疲劳监测系统是⼀种基于⼈体疲劳时⽣理反应特征信号的监测系统。
根据使⽤信号属性不同，驾驶员疲劳状态监测系统可分为直接监测和间接监测两种。
直接监测使⽤驾驶员⾯部运动、眼部运动、⼼电、脑电等直接表征驾驶员疲劳状态的信号，与采集⼼电信号和脑电信号相⽐，采集驾驶员⾯部运动和眼部运动信号⽐较简单⽅便并且精度较⾼，所以⽬前直接监测系统中基于驾驶员⾯部运动信号和眼部运动信号的监测系统应⽤⽐较⼴泛。
间接监测则使⽤驾驶⾏为信号并结合车辆状态信号，采⽤统计分析、机器学习等⽅法分析驾驶员的状态。
⽬前该⽅法的精度虽然没有直接监测⽅法精度⾼，但不需要在车辆上额外增加任何传感器及硬件设备，不会造成车辆制造成本的增加。
因此各个整车⼚、零部件制造商和科研机构纷纷深⼊研究间接监测⽅法，并已经实现产品化。
现在直接监测⽅法和间接监测⽅法两种类型的驾驶员疲劳状态监测系统在市场上的在售车型上都有应⽤。
国外研究与应⽤情况梅赛德斯-奔驰公司 Attention Assist 和⼤众公司疲劳驾驶检测系统Attention Assist 是德系车驾驶员疲劳状态监测系统的代表，属于间接监测，如图1所⽰，它依据驾驶员驾驶⾏为、基于车辆状态参数检测驾驶员状态，例如车速、发动机转速、横摆⾓速度、侧向加速度、转向盘⾓速度和⾓加速度等及各信号的后处理参数，综合考虑以上因素进⾏分析计算得到驾驶员状态监测结果;Attention Assist 除覆盖正常⾏驶⼯况外还考虑外部⼲扰对疲劳监测的影响，例如侧风、路⾯凸起和斜坡等不均匀⼯况，使其适⽤范围更⼴、精度更⾼;AttentionAssist 有效车速区间 80～180 km/h，在监测到驾驶员疲劳时会主动报警并在仪表盘上显⽰提⽰信息，已于2011 年应⽤于梅赛德斯-奔驰 B 级车上。
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的发展，道路交通安全问题日益受到关注。
其中，疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一。
为了有效预防和减少因疲劳驾驶引发的交通事故，本文设计并实现了一种基于深度学习的疲劳驾驶检测系统。
该系统能够实时检测驾驶员的疲劳状态，并提供相应的警报，以提高道路交通的安全性。
二、系统需求分析在设计和实现疲劳驾驶检测系统时，首先要对系统的需求进行分析。
系统需要满足实时性、准确性、稳定性和便捷性的要求。
具体来说，系统应能在驾驶员出现疲劳迹象时迅速检测并报警，同时要保证检测的准确性，避免误报或漏报。
此外，系统还需要具备稳定性，以确保在各种环境下都能正常工作。
最后，系统应具备便捷的操作界面，方便驾驶员和交通管理部门使用。
三、系统设计（一）硬件设计系统硬件部分主要包括摄像头、计算机等设备。
摄像头负责实时捕捉驾驶员的面部图像，计算机则负责处理这些图像数据。
为保证实时性和准确性，应选用高性能的计算机设备。
（二）软件设计软件部分主要包括图像处理模块、深度学习模型模块和警报模块。
图像处理模块负责将摄像头捕捉的图像数据进行预处理，以便后续的深度学习模型进行识别和判断。
深度学习模型模块是系统的核心部分，负责实现疲劳驾驶的检测功能。
警报模块则负责在检测到疲劳驾驶时发出警报，提醒驾驶员注意安全。
四、深度学习模型实现（一）数据集准备为训练深度学习模型，需要准备包含驾驶员面部图像的数据集。
数据集应包含正常状态和疲劳状态的图像数据，以便模型进行学习和判断。
（二）模型选择与训练本文采用卷积神经网络（CNN）作为疲劳驾驶检测的深度学习模型。
通过训练大量的图像数据，使模型能够识别出驾驶员的疲劳状态。
训练过程中，采用交叉验证的方法，以提高模型的泛化能力。
（三）模型优化与调整为提高模型的检测准确性和实时性，需要对模型进行优化和调整。
具体方法包括改进模型结构、调整参数等。
同时，还需要对模型进行定期更新和升级，以适应不同环境和场景下的检测需求。
疲劳驾驶研究进展综述
价值工程0引言据中国汽车工业协会发布的数据[1]，2002年，中国年汽车产销量为300万辆，全国民用汽车保有量为2000辆，而2013年，产销量双超2000万辆，保有量达到13741万辆。
迅速增长的汽车销量在带来汽车工业迅速发展、给人们带来方便的同时，也带来了许多负面影响。
中国公安部交管局所提供的数据显示，2010年共发生3906164起交通事故，死亡65225人，受伤254075人，直接财产损失9.3亿元，这其中因疲劳驾驶而造成的事故约占18.9%[2]。
Maclean 发现20%的交通事故都与疲劳驾驶相关，德国保险公司协会估计德国高速公路交通事故25%由疲劳驾驶引起，法国国家警察总署经调查发现20.6%的死亡事故是由疲劳瞌睡引起的，日本交通事故中1.0%-1.5%由疲劳驾驶所引起[3]。
由此可见，驾驶员的疲劳驾驶是造成交通事故的重大原因，目前，疲劳驾驶研究已逐步成为国内外科研的热点领域，各汽车制造企业、高等院校、科研院所，以及个人等积极研究疲劳驾驶的识别技术和控制技术，申请了大量专利，发表了大量论文，很多高校研究生都以驾驶员疲劳驾驶为毕业研究课题，现有疲劳驾驶研究进展综述一般以疲劳识别方法或疲劳预警机制为对象[4-6]，本文将以国内外疲劳驾驶研究现状为研究对象，首先对国内外疲劳驾驶研究文献与专利进行检索与分析，分析出目前国内外疲劳驾驶安全发展水平与方向；然后对疲劳驾驶识别、预警与控制三大关键技术进行评述，剖析其存在的问题，以明确疲劳驾驶未来发展趋势与研究重点，为控制与降低疲劳驾驶风险奠定基础。
1疲劳驾驶研究现状文献检索及分析文献[7]提出由于学科的交叉性，学术界存在着“驾驶员疲劳”、“疲劳驾驶”和“驾驶疲劳”三种提法，该文认为“驾驶员疲劳”包括“疲劳驾驶”和“驾驶疲劳”，疲劳驾驶可能是由于睡眠不足或者长时间从事其他劳动而引起的，而驾驶疲劳则是长时间驾驶或者是由于道路的单调所引起的。
因此分别以“疲劳驾驶”、“驾驶疲劳”、“driving fatigue ”与“driver fatigue ”作为关键词在中国知网进行检索，本文所提及疲劳驾驶包含驾驶疲劳。
《基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测系统研究》
《基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测系统研究》一、引言随着现代社会对交通安全要求的不断提高，驾驶员的疲劳状态成为了交通安全领域重要的研究课题。
基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测系统成为了研究的热点，旨在通过计算机视觉技术实时监控驾驶员的状态，进而预测和评估其疲劳程度，提高道路交通安全。
本文旨在探讨基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测系统的研究，以期为相关研究与应用提供理论依据。
二、系统概述基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测系统主要通过图像处理技术和模式识别算法，对驾驶员的面部特征和行驶状态进行实时监控，进而判断其是否处于疲劳状态。
该系统主要由图像采集、预处理、特征提取、状态识别和报警反馈等模块组成。
三、图像采集与预处理图像采集是该系统的第一步，主要通过高清摄像头实时捕捉驾驶员的面部图像。
预处理阶段则是对采集到的图像进行去噪、增强等处理，以便后续的特征提取和状态识别。
此外，预处理还包括对图像进行归一化处理，以适应不同光照条件和摄像头角度的变化。
四、特征提取与状态识别特征提取是该系统的关键环节，主要通过对预处理后的图像进行面部特征点定位，如眼睛、嘴巴等关键部位的定位。
通过分析这些特征的变化，如眼睛的闭合程度、嘴巴的张合情况等，来判断驾驶员是否处于疲劳状态。
状态识别则是对提取的特征进行模式识别和机器学习算法的处理，进一步判断驾驶员的疲劳程度。
五、报警反馈与系统优化当系统判断驾驶员处于疲劳状态时，将通过声光报警等方式提醒驾驶员注意休息。
同时，系统还将记录驾驶员的行驶数据和疲劳状态信息，为后续的数据分析和系统优化提供支持。
此外，系统还可根据实际需求进行参数调整和算法优化，以提高检测的准确性和实时性。
六、研究现状与挑战目前，基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测系统已经取得了显著的成果。
然而，在实际应用中仍面临诸多挑战。
首先，由于光照条件、摄像头角度等因素的影响，图像的预处理和特征提取仍存在一定难度。
其次，对于不同个体和驾驶环境，系统的误报和漏报率仍有待降低。
疲劳驾驶检测技术研究综述
疲 劳 驾 驶 检 测技 术 研 究 综 述
疲劳驾驶检测技术研究综述
Ｓ ｒ ｅ ｎ Ｆ ｔ ｕ ｉｉｇ Ｄｅ ｅ ｔ ｎ Ｍｅ ｈ ｄ ｅ ｅ ｒ ｈ ｕ ｖ ｙ ｏ ａ ｉ ｅ Ｄｒ ｎ ｔ ｃ ｉ ｔ ｏ Ｒ ｓ ａ ｃ ｇ ｖ ｏ
吴雅 萱 李文 书 施 国生 周 涛 （ 浙江理工大学，浙江 杭州 ３０ １） １０８
摘 要
分 析 了疲 劳驾 驶检 测技 术 的研 究难 点 ， 绍 了 当前 世 界 上 几 种 具有 代 表 性 的 疲 劳检 测 方 法 ， 出 了应 用 信 息 融 合 技 术 介 提 将 多种 检 测 方 法 进行 有机 融合 的检 测 方 法 ， 并在 此 基 础 上 对 这 些 疲 劳检 测 方 法的 优 缺 点 进 行 了详 细 的 时 比 分 析 ， 最后 对 疲 劳驾 驶 检 测 技 术 的 发展 趋 势进 行 了展 望 。其 中 ， 接 触 性 、 非 车栽 性 和 实 时性研 究及 符 合 人 体 工程 学 和 心理 学 仍 然 是 疲 劳驾
驶 检 测 技 术 未来 发展 的 方 向 。 关键词 ： 驾驶 员 ， 劳 驾驶 ， 劳检 测 ， 息 融 合 疲 疲 信
Ａｂ ｔａｃ ｓｒ ｔ
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防疲劳安全驾驶系统设计
防疲劳安全驾驶系统设计1. 引言随着交通工具的普及和道路交通的日益繁忙，驾驶员的安全和行车质量成为了重要关注的问题。
在长时间驾驶或者疲劳驾驶的情况下，驾驶员容易出现疲劳、注意力不集中等情况，从而导致交通事故的发生。
为了解决这一问题，防疲劳安全驾驶系统应运而生。
本文将介绍防疲劳安全驾驶系统的设计原则和功能模块，并讨论其实施过程和效果评估。
2. 设计原则防疲劳安全驾驶系统的设计应遵循以下原则：•实时监测：系统应能够实时监测驾驶员的状态，包括疲劳程度、注意力集中程度等指标。
•预警机制：一旦系统检测到驾驶员出现疲劳或注意力不集中的情况，应及时给予驾驶员警示，以提醒其注意安全驾驶。
•主动干预：系统应具备主动干预的能力，如通过声音、震动等方式直接提醒驾驶员回复精神状态。
•数据记录：系统应能够记录监测数据，以便后续分析驾驶员的行为和改进系统性能。
3. 功能模块防疲劳安全驾驶系统包括以下主要功能模块：3.1 驾驶员状态监测模块该模块主要通过摄像头、红外传感器等设备采集驾驶员的眼睛瞳孔大小、眨眼频率、头部姿态以及眼部运动等数据，分析驾驶员的状态，包括疲劳程度、注意力集中度等。
3.2 疲劳警示模块该模块根据驾驶员状态监测模块的数据分析结果，判断驾驶员是否出现疲劳或注意力不集中的情况。
一旦检测到该情况，系统将发出声音、震动等警示信号，提醒驾驶员注意安全驾驶。
3.3 主动干预模块该模块根据驾驶员状态监测模块的数据分析结果，决定是否需要主动干预。
如果驾驶员出现极度疲劳或者危险驾驶行为，系统将通过语音提示、维持车辆行驶稳定等方式进行干预，直接提醒驾驶员回复精神状态。
3.4 数据记录模块该模块负责记录驾驶员状态监测模块采集的数据，包括驾驶员的眼球运动数据、头部姿态数据等。
这些数据将用于后续的分析和评估。
4. 实施过程实施防疲劳安全驾驶系统的过程涉及以下几个关键步骤：4.1 传感器选择与安装根据驾驶员状态监测模块的要求，选择合适的传感器设备，如摄像头、红外传感器等。
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着社会的快速发展和科技的日新月异，汽车已经成为人们出行的重要工具。
然而，疲劳驾驶已经成为交通事故的重要诱因之一。
为了有效降低交通事故的发生率，提高驾驶安全性，基于深度学习的疲劳驾驶检测系统应运而生。
本文将详细介绍该系统的设计与实现过程。
二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段，首先进行需求分析。
该系统旨在实时检测驾驶员的疲劳状态，以便及时提醒驾驶员休息，避免因疲劳驾驶导致的交通事故。
因此，系统需要具备高准确率、实时性和鲁棒性。
2. 技术选型在技术选型方面，采用深度学习技术进行疲劳驾驶检测。
深度学习在图像处理、模式识别等领域具有优异的表现，能够有效地提取驾驶员面部的特征信息，从而判断其疲劳状态。
此外，采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型进行训练和推理。
3. 系统架构系统架构包括数据采集、预处理、模型训练、推理和结果展示等模块。
数据采集模块负责收集驾驶员的面部视频数据；预处理模块对视频数据进行清洗、归一化和特征提取；模型训练模块采用深度学习模型进行训练；推理模块根据训练好的模型对驾驶员的疲劳状态进行判断；结果展示模块将检测结果以可视化形式呈现给用户。
三、算法实现1. 数据集制作制作高质量的数据集是提高疲劳驾驶检测系统准确率的关键。
数据集应包含不同场景、不同光照条件、不同表情的驾驶员面部图像。
通过数据增强技术，如旋转、翻转、缩放等操作，增加数据集的多样性。
2. 模型设计采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行特征提取和状态判断。
CNN能够有效地提取图像中的特征信息，而RNN则能够根据时间序列信息判断驾驶员的疲劳状态。
将两者结合，可以进一步提高系统的准确率和鲁棒性。
3. 模型训练与优化采用有监督学习的方式进行模型训练。
将制作好的数据集分为训练集和测试集，使用训练集进行模型训练，用测试集对模型进行评估和优化。
通过调整模型参数、优化算法等手段，提高模型的准确率和泛化能力。
《2024年基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着汽车行业的飞速发展，交通安全问题越来越受到人们的关注。
其中，疲劳驾驶已经成为交通事故的重要诱因之一。
因此，如何有效检测和预防疲劳驾驶成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍一种基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现，旨在提高道路交通的安全性。
二、系统需求分析在系统需求分析阶段，我们首先需要明确系统的目标用户、使用场景以及功能需求。
本系统主要针对驾驶员，使用场景为各种道路交通环境，功能需求包括实时检测驾驶员的疲劳状态并发出警报。
三、系统设计1. 硬件设计本系统硬件部分主要包括摄像头、计算机等设备。
摄像头负责实时捕捉驾驶员的面部图像，计算机则负责运行深度学习算法进行疲劳状态检测。
2. 软件设计软件部分主要包括图像预处理、特征提取、分类器设计等模块。
首先，通过图像预处理对捕获的图像进行降噪、灰度化等操作，以便后续处理。
然后，利用深度学习算法提取驾驶员面部的特征，如眼睛状态、嘴巴动作等。
最后，通过分类器判断驾驶员是否处于疲劳状态。
四、深度学习算法实现1. 数据集准备为了训练出高效的疲劳驾驶检测模型，我们需要准备一个包含大量驾驶员面部图像的数据集，其中应包括正常状态和疲劳状态的图像。
2. 模型选择与训练本系统采用卷积神经网络（CNN）作为核心算法。
首先，选择合适的CNN模型，如VGG、ResNet等。
然后，使用准备好的数据集对模型进行训练，通过调整参数和优化算法来提高模型的准确率和鲁棒性。
3. 模型评估与优化训练完成后，我们需要对模型进行评估。
评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
根据评估结果，对模型进行优化，如调整网络结构、增加训练数据等，以提高模型的性能。
五、系统实现与测试1. 系统实现根据系统设计和深度学习算法的实现，我们开发了基于深度学习的疲劳驾驶检测系统。
系统可以实时捕获驾驶员的面部图像，并通过深度学习算法进行疲劳状态检测。
当检测到驾驶员处于疲劳状态时，系统会发出警报。
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的进步和人工智能的飞速发展，深度学习在许多领域都取得了显著的成果。
其中，基于深度学习的疲劳驾驶检测系统，因其能有效预防交通事故、保障道路安全，已引起了广大研究者和行业界的广泛关注。
本文旨在设计并实现一个基于深度学习的疲劳驾驶检测系统，通过分析驾驶者的面部特征和车辆行驶状态，实现对疲劳驾驶的实时检测和预警。
二、系统需求分析在系统设计之前，我们首先需要明确系统的需求。
疲劳驾驶检测系统的主要目标是实时监测驾驶员的疲劳状态，并在发现疲劳状态时及时发出警告。
因此，系统需要具备以下功能：1. 实时捕捉驾驶者的面部图像。
2. 分析面部图像以识别疲劳特征。
3. 根据分析结果，判断驾驶者是否处于疲劳状态。
4. 当检测到疲劳状态时，及时发出警告信息。
三、系统设计根据系统需求分析，我们将系统设计为以下几个模块：图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、疲劳识别模块和警告输出模块。
1. 图像采集模块：通过摄像头实时捕捉驾驶者的面部图像。
2. 图像预处理模块：对捕捉到的图像进行预处理，如去噪、对比度增强等，以便后续的特征提取。
3. 特征提取模块：利用深度学习算法，从预处理后的图像中提取出用于识别疲劳的特征。
4. 疲劳识别模块：通过训练好的模型对提取出的特征进行分析，判断驾驶者是否处于疲劳状态。
5. 警告输出模块：当系统判断出驾驶者处于疲劳状态时，及时发出警告信息，如语音提示、车载显示屏显示等。
四、深度学习模型设计与实现在深度学习模型的设计与实现中，我们采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
具体模型设计如下：1. 输入层：接收预处理后的面部图像作为输入。
2. 卷积层和池化层：通过多个卷积层和池化层的组合，提取出面部图像中的有效特征。
3. 全连接层：将提取出的特征进行分类和识别。
4. 输出层：输出驾驶者的疲劳状态判断结果。
在模型的训练过程中，我们使用大量的带有标签的面部图像数据进行训练，通过调整模型的参数和结构，使模型能够更好地识别出驾驶者的疲劳状态。
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着道路交通日益繁忙，驾驶过程中的安全成为越来越重要的问题。
其中，疲劳驾驶作为常见的交通安全隐患，对于道路交通的威胁日益严重。
基于深度学习的疲劳驾驶检测系统以其强大的数据处理和模式识别能力，能够实时监控驾驶员的状态，有效地降低疲劳驾驶的风险。
本文旨在介绍一个基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现过程。
二、系统设计（一）需求分析首先，我们明确了系统的基本需求，包括实时性、准确性和易用性。
实时性意味着系统能够及时地捕捉到驾驶员的疲劳状态并给出警告；准确性是系统检测的精确度，这是决定系统有效性的关键因素；易用性则关系到系统的普及程度。
（二）硬件设计为满足实时性和准确性要求，我们采用了高分辨率的摄像头和性能稳定的计算设备作为硬件基础。
同时，考虑到车载环境的特殊性，我们还对设备的防震、防尘等特性进行了特别设计。
（三）软件设计软件设计是本系统的核心部分，主要包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练和结果输出等模块。
我们采用了深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）进行特征提取和模型训练。
三、数据采集与预处理（一）数据来源数据来源主要包括实际道路行驶中的视频数据以及公开的驾驶行为数据集。
通过对这些数据进行标注，我们可以为后续的模型训练提供丰富的数据资源。
（二）数据预处理在数据预处理阶段，我们主要进行图像的归一化、去噪、裁剪等操作，以便于后续的特征提取和模型训练。
同时，我们还需对数据进行标签化处理，即根据驾驶员的疲劳状态对数据进行分类。
四、特征提取与模型训练（一）特征提取在特征提取阶段，我们采用了卷积神经网络（CNN）进行特征的自动提取。
CNN具有强大的特征提取能力，能够从原始图像中提取出有效的视觉特征。
（二）模型训练在模型训练阶段，我们使用了深度学习中的分类算法进行模型的训练。
通过大量的训练数据，我们可以优化模型的参数，提高模型的准确性和泛化能力。
此外，我们还采用了迁移学习的方法，利用预训练模型进行微调，以加快模型的训练速度和提高模型的性能。
《2024年基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着社会的发展和人们生活节奏的加快，道路交通压力日益增大，交通事故频发，其中相当一部分是由于疲劳驾驶引起的。
因此，疲劳驾驶检测系统的研究与应用显得尤为重要。
本文将详细介绍基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现，旨在提高道路交通安全，减少因疲劳驾驶引发的事故。
二、系统需求分析在系统设计之前，我们首先进行需求分析。
本系统主要针对驾驶过程中的疲劳状态进行检测，主要需求包括：实时性、准确性、稳定性以及易用性。
实时性要求系统能够快速响应，实时检测驾驶者的疲劳状态；准确性要求系统能够准确判断驾驶者的疲劳程度；稳定性要求系统在各种环境下都能保持稳定的性能；易用性则要求系统操作简便，易于驾驶员接受。
三、系统设计1. 硬件设计本系统采用摄像头作为主要的数据采集设备，通过安装在车辆内部的摄像头实时捕捉驾驶者的面部信息。
此外，还需要配备高性能的计算机或嵌入式设备作为处理单元，负责运行深度学习算法进行疲劳状态检测。
2. 软件设计软件设计主要包括数据预处理、特征提取、模型训练与优化以及系统界面设计等部分。
数据预处理主要是对采集到的面部信息进行清洗和标准化处理，以便后续的特征提取和模型训练。
特征提取则是从预处理后的数据中提取出与疲劳状态相关的特征。
模型训练与优化则是利用深度学习算法对提取出的特征进行训练，以得到准确的疲劳状态检测模型。
系统界面设计则是为了方便驾驶员使用，提供友好的交互界面。
四、深度学习算法实现本系统采用基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法进行疲劳状态检测。
首先，通过卷积层和池化层对输入的面部图像进行特征提取，得到与疲劳状态相关的特征图。
然后，通过全连接层对特征图进行分类，得到驾驶者的疲劳状态。
在模型训练过程中，采用大量的带标签的面部图像数据进行训练，通过不断调整模型的参数，使模型能够准确判断驾驶者的疲劳状态。
五、系统实现与测试在系统实现过程中，我们采用了Python语言和TensorFlow 框架进行开发。
驾驶员疲劳驾驶预防策略的研究进展
驾驶员疲劳驾驶预防策略的研究进展驾驶员疲劳驾驶是一种常见的交通安全隐患，严重危害着道路交通的安全。
为了解决这一问题，许多研究人员和科学家开始专注于疲劳驾驶预防策略的研究。
本文将介绍一些目前已取得进展的研究成果，并探讨它们在实际应用中的效果和潜力。
一、认识疲劳驾驶的危害车辆事故中有相当一部分是由于司机疲劳导致的，这导致了许多不幸事件发生。
长时间驾驶导致注意力分散、反应能力下降、判断失误以及意识模糊等问题，使得司机容易发生接触事故、偏离行车道或者追尾等错误判断操作。
而且，疲劳驾驶也会导致司机注意力不集中、昏睡甚至昏迷，因此不容小觑。
二、前沿技术在疲劳驾驶监测与警示中的应用1. 视频监控系统视频监控系统通过使用摄像头对司机进行实时拍摄，通过目标检测和分析技术来判断司机是否存在疲劳的行为。
例如，当系统检测到司机频繁闭眼、张嘴、低头或呵欠时，会自动发出警报，提醒司机注意休息。
这种技术在很大程度上可以减少由于驾驶员疲劳造成的交通事故。
2. 生理信号监测装置电极贴附在司机身体上，通过监测生物信号如心率、皮肤温度以及呼吸频率等变化情况，来评估驾驶员的疲劳状态。
一旦检测到异常变化，如心率过快或过慢等，系统将向司机发出警报提示。
3. 头部姿态检测技术这种技术利用特殊相机对驾驶员头部姿势进行实时监控。
当系统发现驾驶员头部偏离中央位置或者过于倾斜时，将发出提醒声音或震动触感反馈以确保其恢复正常姿态。
这使得司机能够更好地集中注意力并保持清醒状态。
三、改善行车环境以减轻疲劳驾驶1. 音乐与声音提示各种类型的音乐和声音可以帮助司机保持清醒和集中注意力。
例如，嗓音低沉而柔和的声音有助于减少疲劳感，而警报声、红绿灯提示音等可以提醒司机时刻保持警觉。
2. 空调系统的运用舒适的温度可以使司机保持愉悦和清醒。
在夏季，合适的清凉气温能让司机防止因闷热引起的昏昏欲睡，而在冬季，则需要恰当地调整供暖系统以确保温暖舒适。
四、科技产品在消除疲劳驾驶方面发挥作用1. 智能手环或手表这些可穿戴设备能够监测司机身体活动情况，通过收集数据来检测疲劳驾驶征兆。
最新汽车驾驶员防疲劳系统的设计文献综述
汽车驾驶员防疲劳系统的设计文献综述
本科生毕业设计(论文)文献综述
设计 (论文)题目汽车驾驶员防疲劳预警
系统的设计
作者所在系别xxxx
作者所在专业xxx
作者所在班级xxx
作者姓名xx
作者学号xxx
指导教师姓名xxx
指导教师职称xxxx
完成时间2012 年 3 月
北华航天工业学院教务处制
说明
1．根据学校《毕业设计(论文)工作暂行规定》，学生必须撰写毕业设计(论文)文献综述。
文献综述作为毕业设计(论文)答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
2．文献综述应在指导教师指导下，由学生在毕业设计(论文)工作前期内完成，由指导教师签署意见并经所在专业教研室审查。
3．文献综述各项内容要实事求是，文字表达要明确、严谨，语言通顺，外来语要同时用原文和中文表达。
第一次出现缩写词，须注出全称。
4．学生撰写文献综述，阅读的主要参考文献应在10篇以上（土建类专业文献篇数可酌减），其中外文资料应占一定比例。
本学科的基础和专业课教材一般不应列为参考资料。
5．文献综述的撰写格式按毕业设计(论文)撰写规范的要求，字数在2000字左右。
文献综述应与开题报告同时提交。
毕业设计（论文）文献综述
毕业设计（论文）文献综述。
汽车防疲劳驾驶系统研究综述
汽车防疲劳驾驶系统研究综述
禹法文;郑文涛;李彤
【期刊名称】《汽车维修与保养》
【年(卷),期】2024()5
【摘要】本文综述了汽车驾驶员疲劳驾驶检测的三大类主要方法,详细分析了各类方法的工作原理及实现方法。
并综述了三类检测方法所对应防疲劳驾驶的系统设计。
进而结合汽车技术、通信技术和多学科交叉发展的理念,对汽车防疲劳驾驶系统设
计提出了一点展望。
【总页数】3页(P69-71)
【作者】禹法文;郑文涛;李彤
【作者单位】南京工业职业技术大学交通工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】U46
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防疲劳安全驾驶系统设计
防疲劳安全驾驶系统设计课程：学院：班级：姓名：学号：关键词: 智能汽车平安驾驶传感器摘要：汽车防疲劳平安驾驶系统采用先进的电容感应触摸式传感器，经过微处置器判别驾驶员的留意力集中水平，经过音乐系统播放不同类型的音乐抚慰司机，缓解驾驶员的压力，使其集中留意力。
1引言随着社会经济的开展，商用长途货物运输车越来越多，随着人们生活水平提高，私家轿车数量日积月累。
为满足人们生活任务需求，长途汽车运输失掉飞速开展，各地高速公路的筹建，驾车旅游路途的开设，代驾公司的树立，这些都促使汽车用户大幅度添加，汽车成为每家每户外出首选的交通方式。
据国度统计局发布的报告显示，2020年全国轿车保有量达2438万辆，其中公家轿车1947万辆，相当于每百人拥有1.5辆轿车，是世界平均水平的1/8。
虽然如此，在沿海兴旺城市汽车保有量不亚于兴旺国度，据温州市城调队最新调查显示，截至2020年第一季度末，温州郊区每百户居民家庭拥有家用汽车24.3辆，这个数量比世界平均水平高出一小节。
我国人均汽车拥有量增长很快，汽车运用量添加，由此引发的交通平安效果是影响我国乃至全球谐和开展的严重效果。
随着交通运输业的开展，路途交通损伤已日益成为要挟人类生命平安的一种世界性公害。
全球每年约有120万人死于路途交通损伤，同时大约有5000万人受伤。
在我国，每年因路途交通损伤死亡的人数居世界首位，而且以每年10％的速度递增。
留意力不集中是许多司机经常遇到的一个效果，它比拟常发作在长时间驾驶，或许身体不适处于疲惫形状下驾驶。
疲劳驾驶的特征为反响愚钝、举措不灵敏、精神不集中甚至打瞌睡，由此，留意力分散的司机对驾驶环境的识别缓慢，发生相应驾驶操作需求较长的时间，这样带来较高的行车风险性。
防疲劳平安驾驶系统设计的设计旨在使留意力分散驾驶的司机能随时经过系统觉察自己的驾驶形状，经过此系统抚慰驾驶员集中留意力，假定运用在客车上还可以让乘客对司机停止监视，从而保证行车平安，减小由于留意力分散发生交通事故的能够性。
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本科生毕业设计(论文)文献综述设计(论文)题目汽车驾驶员防疲劳预警系统的设计作者所在系别xxxx作者所在专业xxx作者所在班级xxx作者姓名xx作者学号xxx指导教师姓名xxx指导教师职称xxxx完成时间2012 年 3 月北华航天工业学院教务处制说明1．根据学校《毕业设计(论文)工作暂行规定》，学生必须撰写毕业设计(论文)文献综述。
文献综述作为毕业设计(论文)答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
2．文献综述应在指导教师指导下，由学生在毕业设计(论文)工作前期内完成，由指导教师签署意见并经所在专业教研室审查。
3．文献综述各项内容要实事求是，文字表达要明确、严谨，语言通顺，外来语要同时用原文和中文表达。
第一次出现缩写词，须注出全称。
4．学生撰写文献综述，阅读的主要参考文献应在10篇以上（土建类专业文献篇数可酌减），其中外文资料应占一定比例。
本学科的基础和专业课教材一般不应列为参考资料。
5．文献综述的撰写格式按毕业设计(论文)撰写规范的要求，字数在2000字左右。
文献综述应与开题报告同时提交。
毕业设计（论文）文献综述汽车驾驶员防疲劳预警系统综述摘要：在高速公路快速发展的时代，疲劳驾驶是造成交通事故的主要元凶之一。
驾驶员防疲劳预警系统设计的设计旨在使打瞌睡驾驶的司机能随时通过系统发觉自己的驾驶状态，通过此系统刺激驾驶员集中注意力，从而保障行车安全，减小由于疲倦产生交通事故的可能性。
这也为人类生命财产安全提供了有力保障，降低道路伤害对国家社会经济造成的损害。
关键词：疲劳检测疲劳驾驶预警系统Review of car drivers anti-fatigue early warning system Abstract：In modern times,while the expressway is developing excessively,drowsy driving as one of the most severe factors caused traffic accident.The design of driver drowsy admonition system designed to make dozing drivers who can find their driving status at any time and stimulate drivers to concentrate attention through the system.And thus to ensure road safety, reducing the possibility to generate traffic accidents due to fatigue by the system.This system provided a strong guarantee for human lives and property, to reduce road damage caused by the national social and economic damage.Key words: Fatigue detection fatigue driving early warning system一、本课题的应用背景、意义驾驶疲劳是指驾驶员由于睡眠不足或长时间持续驾驶造成的反应能力下降，这种下降表现在驾驶员困倦、打瞌睡、驾驶操作失误或完全丧失驾驶能力。
驾驶疲劳反映在生理与心理两个方面，生理反映包括神经系统的功能、血液和眼睛的变化；心理反映包括反应时延长、注意力分散、动作不协调。
美国印第安那大学对交通事故原因的调查研究发现85％的事故与驾驶员有关，车辆和环境因素只占15％[1]。
驾驶员在事故发生前一瞬间的行为和故障直接导致了事故的发生，这些行为包括知觉的延迟、对环境的决策错误、对危险情况的处理不当等。
在所有的驾驶员错误中，最常见的是知觉延迟和决策错误，这些错误会产生注意力不集中、反映迟钝、操作不当等，产生这些错误的根本原因就是驾驶疲劳。
由于司机疲劳驾驶导致警惕性水平的下降，从而造成交通事故的增长，这已成为了社会普遍关注的一个热点。
如果司机疲劳驾驶，那么他的观察、识别和车辆控制能力都会显著下降，严重威胁自身的安全和其他人的生命。
随着交通运输业的发展，交通事故已成为当前各国所面临的严重问题。
据世界卫生组织统计，全世界每年有120多万人死于交通事故，数百万人受伤或致残。
全球每年交通事故造成的经济损失高达5180亿美元，其中发展中国家占1000亿美元[2]。
近年来，我国恶性道路交通事故呈上升趋势。
我国交通事故死亡人数己连续10多年居世界第一。
我国因车祸丧生的人数，十几年间己从每年5万多人增长到10多万人，是交通事故死亡人数居世界第二位国家的两倍。
其中，驾驶员疲劳造成交通事故的占总数的20％左右，大约占特大交通事故的40％[3]以上。
所以进行疲劳检测技术的研究是十分必要的，且有其深远的意义。
二．国内外的发展现状许多国家都比较重视疲劳驾驶预警系统的研究工作,早期的疲劳驾驶测评主要是从医学角度出发,借助医疗器件进行的. 这些研究可以追溯到1935 年美国交通部管辖的洲际商业协会ICC(Interstate Commerce Commission)要求美国公共卫生服务署US PHS(United States Public Health Service) 对城市商业机动车驾驶员服务时间(ho urs of service) 管理条例的合理性所进行的调查. 但是对疲劳驾驶的实质性的研究工作,是从20 世纪80 年代由美国国会批准交通部实施驾驶服务时间(HOS)改革,研究商业机动车驾驶和交通安全的关系,并健全卡车和公共汽车安全管理条例开始的,由此把疲劳驾驶的研究提到立法高度,保证了开展疲劳驾驶研究的合法性、有效性和持续性。
其研究工作大致可以分为两大类:一是研究疲劳瞌睡产生的机理和其他各种诱发因素,寻找能够降低这种危险的方法；二是研制车辆智能报警系统,防止驾驶员瞌睡状态下驾驶。
20世纪90年代,疲劳程度测量方法的研究有了很大的进展,许多国家已开始了疲劳驾驶车载电子测量装置的开发研究工作,尤以美国的研究发展较快。
研究成果中具代表性的有:(1) 美国研制的打瞌睡驾驶员侦探系统DDDS(Drowsy Driver Detection Syste m). 采用多普勒雷达和复杂的信号处理方法,可获取驾驶员烦躁不安的情绪活动、眨眼频率和持续时间等疲劳数据,用以判断驾驶员是否打瞌睡或睡着. 该系统可制成体积较小的仪器,安装在驾驶室内驾驶员头顶上方,完全不影响驾驶员正常的驾驶活动[4]。
(2) 方向盘监视装置S.A.M.(Steering Attention Monitor) . 一种监测方向盘非正常运动的传感器装置,适用于各种车辆. 方向盘正常运动时传感器装置不报警,若方向盘4s不运动,S.A.M.就会发出报警声直到方向盘继续正常运动为止。
S.A.M.被固定在车内录音机旁,方向盘下面的杆上装有一条磁性带,用以监测方向盘的运动。
使用S.A.M.并不意味延长驾驶时间,而是要提醒驾驶员驾车时不要打瞌睡。
另外,S.A.M.与录像机配合使用可以为保险公司提供证据[5]。
(3) 日本研制的DAS2000 型路面警告系统(DAS2000 Road Alert System) . 一种设置在高速公路上用计算机控制的红外线监测装置,当行驶车辆摆过道路中线或路肩时,向驾驶员发出警告[6].(4) 反应时测试仪PVT(Psychomotor Vigilance Test) . 根据驾驶员对仪器屏幕上随机出现的光点的反映(光点出现时敲击键盘) 速度测试驾驶员的反应时,用以判断其疲劳程度.(5)日本研制的电子“清醒带”. 使用时固定在驾驶员头部,将“清醒带”一端的插头插入车内点烟器的插座,装在带子里的半导体温差电偶使平展在前额部位的铝片变凉,使驾驶员睡意消除,精神振作.我国的疲劳驾驶预警系统的研究起步较晚,目前比较成型的是通过传感器测量驾驶员驾驶时方向盘、踏板等的运动参数来判别驾驶员的安全因素,发现方向盘的操纵情况与驾驶员的疲劳程度有一定的联系,方向盘较长时间不动,说明驾驶员在打瞌睡。
三、驾驶员预警系统的发展趋势目前，疲劳驾驶预警系统的研究方兴未艾，虽然对其进行行研究逐渐引起许多国家的关注和重视，但到目前为止，实用的产品尚未推出，系统监测的准确性、可靠性和有效性亟待提高，今后其发展将呈现以下趋势。
1、深入认认识研究疲劳驾驶的特性及形成机理。
人们将会结合心理学的最新研究成果，从生理学、生物化学、人机工程学、行为科学等多门学科的角度，深入研究驾驶员疲劳的形成机理，并揭示其形成机理的本质，为系统实时检测驾驶员的疲劳状态提供理论依据。
2、准确建立起描述驾驶行为与疲劳之间关系的数学模型。
利用目前常用的接触式检测方法，找出疲劳驾驶的]表征及原因，为实时的、客观的非接触式检测方法确定合理的疲劳驾驶检测标准。
3、建立可靠的驾驶疲劳评价体系。
随着脑成像技术以及认知神经科学的飞速发展，系统地研究认知疲劳过程和功能状态，并通过大量的实验研究，探讨确定详细的驾驶疲劳评价标准。
4、进一步融合多种信息，提高疲劳驾驶监测系统的可靠性将是今后的重点研究方向之一。
随着智能传感器：数字图像处理、移动通信、模式识别、计算机科学学、自动控制、信息处理、DSP等技术的大力推广和发展，使其对驾驶员疲劳程度进行定性和定量相结合的检测，以达到提高检测准确性的目的。
5、设计可靠、低廉、有效、便携的疲劳驾驶监测系统促进疲劳驾驶、预警系、统的产品化和商品化。
要在汽车上普及，成功安装、使用疲劳驾驶预警系统，首先是对驾驶员的驾驶驶行为不产生干扰，方便驾驶员的驾驶；其次是必须绝对准确、可靠；最后必须保证价格低廉，使有关公司及车主在费用上能轻松承担。
利用数字移动通信和无线传感技术开发驾驶员疲劳驾驶网络监控系统，扩大疲劳驾驶监控系统的时空覆盖范围，加强交通通管理部门的监管，将是今后疲劳驾驶监测系统的一个重要发展方向。
四、总结疲劳驾驶预警系统的研究是汽车主动安全技术的一个重要研究方向，一直是国内外交通安全领域的研究热点，其研究跨越了心理学、生理学、人机工程学、计算机信息、模式识别、数字图像处理、传感器技术、电子技术和信息技术等多个学科。
随着汽车技术的进歩和传感器制造工艺的提高，以及各国对交通安全的曰益重视，疲劳驾驶预警系统将会在实际应用中不断完善发展，从而为有效降低交通事故发生率，保证人民生命和财产安全发挥越来越重要的作用。
参考文献[1] 张灵聪，王正国，朱佩芳．汽车驾驶疲劳研究综述．人类工效学，1999，9(1)：38～41[2] 纵滔，高进东．陕西省高速公路致死性交通事故的特点．中国交通医学杂志，2003，l8(4)：368～370[3] 张志斌，陈阳丹，杨玉珍．基于Blackfin533的驾驶疲劳实时检测预警系统[J]．计算机测量与控制，2008，16(11)：1567～1570[4] 朱振华，吴晓娟.基于眨眼持续时间的司机疲劳检测方法.计算机工程，2008[5] 郝永江，高金华.基于图像的驾驶员疲劳监测系统.<<PLC&FA>>2008年4月[6] 孙玮，李晓莹．避免疲劳驾驶的“驾驶员警示系统”[J]．交通世界（运输．车辆），2006,（1:）：57[7] 王磊，吴晓娟．驾驶疲劳／瞌睡检测方法的研究进展．生物医学T程学，2007，24(1)：245～248[8] R. Grace, V. E. Byme, J. M. Legrand, et a1. Amachine vision based on the drowsy driverdetection system for heavy vehicles. Proceedings of The Measures of Driver Alertness Conference, 2000:75～86[9] Lanitis A., Taylor CIJ., Cootes T. F. A Unified Approach to Coding and Face Images. InProe. Intl. Conf. on Computer Vision, 2005:368～373[10] Martin Eriksson, Nikolaos Epapanikolopoulos. Eye-tracking for detection of the driver'sfatigue. Proceedings of the In IEEE Conference on Intelligent System, 2000:314～319毕业设计（论文）文献综述指导教师意见指导教师：年月日专业教研室审查意见负责人：年月日。