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宁波 驾校 : 基于 视觉 特性 的 驾驶 安全 眼动 研究 进展 在研究长时间空中交通管制模拟任务对眼球运动参数的影响时,发现随着时间的延长,漂移速度降低,微跳跃视觉速度降低,眼球不稳定性增加。固定位置的研究和固定方向的研究之间存在一致的相关性。在检测过程中,驾驶员的注视区域通常分为正常注视区域和异常注视区域。正常注视区域中注视时间的比例用于反映驾驶员的注视方向是否正常。在疲劳状态下,驾驶员视线长时间偏离正常道路前方的次数增加。视线区域内视线分布的强度和稀疏性反映了驾驶员对该区域的注意力。驾驶员是否清醒可以通过捕捉驾驶员的注视位置来判断。注视位置也是驾驶安全研究的一个指标。
1、注视持续时间是指从注视目标中提取和处理信息所花费的时间 注视持续时间是指从注视目标中提取和处理信息所花费的时间。它可以反映驾驶员提取信息的难度。平均注视时间常被用作驾驶疲劳的评价指标。随着驾驶时间的增加,相关位置的平均注视时间会延长。通常,驾驶员的注视时间占眼球运动总时间的70%以上。凝视是驾驶员获取路况信息的主要方式。
2、眼动视线特征驾驶员的视线特征主要由眼动行为反映 眼动视线特征驾驶员的视线特征主要由眼动行为反映,包括凝视、眼球跳跃和平滑跟踪。利用瞳孔直径指数检测驾驶员疲劳具有跨群体一致性。瞳孔直径检测驾驶疲劳的有效性和灵敏度使其能够应用于驾驶安全的研究,为制定驾驶员疲劳检测标准和量化工作负荷提供了可靠的依据,对避免交通事故具有重要的现实意义。在进入中度疲劳之前,驾驶员瞳孔直径的变异系数有上升趋势。进入重度疲劳后,变化幅度显著增大,表明驾驶员在进入中度疲劳前瞳孔直径相对稳定,而在重度疲劳和极度疲劳时,瞳孔直径波动幅度较大。与上述研究方法相比,基于眼动跟踪器的驾驶疲劳检测方法具有实时性、非接触性、数据处理方便、效率高等优点,已成为驾驶安全研究中的热门方法。眨眼频率与疲劳有关,但不能准确有效地反映疲劳程度。眨眼频率与疲劳之间的关系有待进一步研究。第三,我国疲劳水平的分类通常过于简单,一般分为两个层次:疲劳和清醒;虽然国外的一些研究采用了9级KSS主观疲劳水平,但通过查询获得的驾驶员KSS疲劳水平与实际情况之间可能存在一定的偏差,并且缺乏对其他数据的验证。
3、首先 首先,目前研究的疲劳特征指标大多以心理疲劳为基础,关于身体疲劳对驾驶疲劳影响的研究较少。因此,有必要考虑复杂多变的外部环境,并根据户外驾驶活动的特点,
宁波驾校开发出一套实时的眼动检测指标体系。这些都增加了眼动特征检测和分析的难度,其准确度低于室内实验。在本研究中,经常选取一定数量的实验对象,通过疲劳刺激进行相关研究,分析疲劳前后生理指标与疲劳的关系,以及疲劳前后操作能力的差异,这种测试方法会受到受试者主观意识的影响。机器视觉是指用机器代替人眼进行测量和判断。
4、基于机器视觉的驾驶疲劳检测是指通过数字图像处理对驾驶员头部或面部特征图像进行检测 基于机器视觉的驾驶疲劳检测是指通过数字图像处理对驾驶员头部或面部特征图像进行检测,而基于驾驶员视觉的驾驶疲劳检测是指对驾驶员眼睛跟踪的疲劳检测。例如,基于驾驶员视觉和机器视觉的驾驶疲劳检测是不同的,但在一些文献中,它们统称为基于驾驶员视觉特征的疲劳检测。其次,研究理论中存在一些概念上的误解。学者们发现,驾驶员眨眼频率等指标有相反的趋势,甚至达到40%~40%。首先,大多数研究评估指标都是单一的。虽然驾驶疲劳检测的研究已经取得了很大的成功,开发了一种车载、非接触、实时的驾驶疲劳检测装置,但仍存在一些问题。虽然许多汽车制造商仍在关注驾驶员驾驶行为检测的基本技术,但哈曼国际已经开始关注驾驶疲劳检测的瞳孔指数,并发布了用于疲劳检测系统的眼动跟踪器。由于红外线的优点,头戴式眼动跟踪器可以在不同的照明条件下很好地使用。与眼电信号评估疲劳的结果相比,头戴式眼动跟踪器评估驾驶疲劳的均方误差和相关系数均在可接受范围内。头戴式眼动跟踪器记录数据的PERCLOS计算方法是将凝视和扫视视视为睁眼,而眨眼、缓慢闭眼和长时间闭眼视为闭眼。因此,PERCLOS可以通过指定时间间隔内眨眼时间间隔、缓慢闭眼时间和长时间闭眼时间的百分比来确定。
5、通过对双目视觉轴的建模 通过对双目视觉轴的建模,输出空间眼动视线位置,并结合前置场景摄像机和未来的视觉slam技术直接对场景进行建模,可用于增强现实环境下驾驶安全的眼动特性分析研究。头戴式眼动仪技术的进步和成熟也促进了眼动检测和驾驶疲劳研究的发展。监控系统以每分钟15次的速度从系统中提取400个尺寸×320的图像传输到经过训练的向量机,以获取驾驶员的实时疲劳水平,其平均精度为92%。本研究的平均准确率达到91.16%。通过对驾驶数据的分析发现,如果驾驶员的闭眼时间达到连续4帧,则可以判断此时驾驶员处于昏迷状态;如果驾驶员眼睛半连续睁开和闭上超过8帧,则可以证明驾驶员处于疲劳状态。因此,本研究通常采用多种眼动指标来综合评价驾驶疲劳程度,以尽可能避免单一指标造成的误判。单指标、主观疲劳感评定的正确率仅为70%,多指标综合评定的正确率可达95%。虽然上述单眼动评价指标在一定程度上可以反映驾驶疲劳的状态,但单眼动评价指标易受光照、情绪、个人习惯等因素的影响,其对驾驶疲劳评价的贡献有限。闭眼指数闭眼百分比指特定时间内闭眼时间的比例。闭眼率是评估疲劳程度的重要指标。此外,在评估驾驶疲劳时,平均眨眼时间比眨眼时间和眨眼频率更有效、更可靠。平均眨眼时间在不同觉醒状态下最稳定,且具有跨种群一致性;无论何种人群,平均眨眼时间的变异系数都随着觉醒临界疲劳过程的推进而逐渐减小。随着疲劳程度的加深,平均眨眼时间变得越来越稳定。闪烁频率指单位时间内的闪烁次数。完全休息后的正常眨眼频率约为0.25~0.5次/s。
6、当驾驶员疲劳时 当驾驶员疲劳时,眨眼频率会显著增加,但随着驾驶员疲劳程度的加深,眨眼频率的变化趋势不明显,表现出一定的随机性。因此,检测到的驾驶员眨眼时间一次或两次达到一定值（约2~3S）不能作为其疲劳状态的依据。有必要继续研究,只有当连续几次的眨眼时间达到或超过某一阈值时,才能判断疲劳状态。然而,一些异常情况的存在也会导致眨眼时间的增加,从而降低了利用眨眼时间的变化来判断驾驶疲劳程度的可靠性。闪烁时间指从完全打开到再次完全打开的时间。
7、在没有外界刺激的情况下 在没有外部刺激的情况下,每个人的眨眼时间为0.2~0.4s。随着疲劳程度的加深,驾驶员的眨眼时间逐渐增加,在因疲劳引起的驾驶事故发生之前,驾驶员的眨眼时间显著增加。图1显示了事故前后单位时间内的平均眨眼次数和平均眨眼时间。卡内基梅隆大学首先开始研究闭眼率。1998、宾夕法尼亚大学智能交通实验室与国道
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