疲劳驾驶检测方法研究进展
基于深度学习的疲劳驾驶检测技术研究
基于深度学习的疲劳驾驶检测技术研究1. 内容描述随着现代交通系统的不断发展和车辆数量的日益增长，道路交通安全问题逐渐凸显，成为公众关注的焦点。
疲劳驾驶作为一种常见的危险驾驶行为，对道路交通安全构成了严重威胁。
开发一种高效、准确的疲劳驾驶检测技术具有重要的现实意义和工程价值。
基于深度学习的疲劳驾驶检测技术是一种基于计算机视觉、机器学习和深度神经网络等方法的技术手段。
该技术通过采集驾驶员的面部表情、眼部状态、头部运动等生理和行为特征数据，运用深度学习算法对这些数据进行自动分析和识别，从而判断驾驶员是否处于疲劳状态。
与传统的疲劳驾驶检测方法相比，基于深度学习的疲劳驾驶检测技术具有更高的准确性和实时性。
在具体研究中，首先需要收集大量的疲劳驾驶和正常驾驶的样本数据，并进行详细的标注和处理。
选择合适的深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）对这些数据进行训练和学习。
通过不断地优化模型结构和参数，提高模型的泛化能力和准确性。
在实际应用中，将训练好的模型应用于车辆监控系统或驾驶辅助系统中，实现对疲劳驾驶行为的实时检测和报警。
基于深度学习的疲劳驾驶检测技术不仅可以提高道路交通安全管理水平，还可以降低交通事故的发生率，为智能交通系统的发展提供有力支持。
该技术还可以拓展应用于其他领域，如智能家居、医疗健康等，为人类的日常生活带来更多便利和安全保障。
1.1 研究背景随着社会的发展和经济的增长，汽车已经成为人们出行的主要工具。
随着汽车保有量的不断增加，道路交通安全问题日益严重。
疲劳驾驶作为其中的一个重要因素，对道路交通安全造成了极大的威胁。
疲劳驾驶是指驾驶员在长时间行驶过程中，由于生理、心理原因导致的注意力不集中、反应迟钝等现象，从而降低驾驶员对道路环境的感知能力，增加交通事故的发生概率。
研究疲劳驾驶检测技术具有重要的现实意义。
随着人工智能技术的快速发展，深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
疲劳驾驶检测方法研究进展
Ｄｅ ｅ ｏ ｍ ｅ ｔｏ ｉ ｅ ｔｇ ｅＤｅ ｅ ｔｏ ｅ ｈｏ ｓ ａ ｃ ｖ ｌｐ ｎ ｆＤｒ ｖ ｒＦａ ｉ ｕ ｔ ｃ ｉ ｎ Ｍ ｔ ｄ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ
Ｙｕａ Ｘｉｎｇ， Ｓ ａ ｍｅ ｎ ａ ｕｎ Ｘｉｎｇ ｉ
（ ｈ ｎ ｓ ａＵｎｖ ｒ ｉ ｆＳ ｉｎ ｅ＆ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ， Ｃ ａ ｇ ｈ ， Ｈｕ ａ １ ０ ４， Ｃｈｎ ） Ｃ ａ ｇ ｈ ｉｅ ｓｔ ｏ ｃｅ ｃ ｙ ｃ ｎ ｌｇ ｈ ｎ ｓａ ｎｎ ４ ０ ０ ｉ ａ
（ ）呼 吸 频 率检 测 。疲 劳 驾驶 情 况 下 ， 驾 ４
驶 员 的 呼吸 频 率 有 总 体 变 缓 的趋 势 ，并 随 着 时 间 的延长 而趋 于平 稳 。
基 于 驾 驶 员 生 理信 号 的 检 测 方 法 准 确 性 比较
高 ， 但 生 理 信 号 测 量 需 要 接 触 人 的 身体 ，检 测 设
疲 劳 驾驶 时 间 的延 长 上 升趋 势 逐 渐 平 缓 ， 最 后趋
于平稳 。
定 的 时 间 内 眼睛 闭合 时所 占的 时 间 比例 ） ，为 了
提 高 疲 劳 检 测 准 确 率 ，可 以综 合 检 测 平 均 睁 眼 程 度 、 最 长 眼 睛 闭合 时 问 的特 征 作 为疲 劳指 标 ，可
同 时 眼 睛 凝 视 的 相 关 系 数 也 快 速 振 动 。Ｂ ｖｒ ｏ ｅｉ ｅ
等 人 通 过 研 究 眼 睑运 动 监 视 驾 驶 员 的 疲 劳 ；
Ｗ ａｇ等 人 ｕ ｎ 引在 人 脸 识 别 后 ，用 小 波 提 取 眼 睛 ， 最后 用 神 经 网络 分 类器 进 行 疲 劳识 别 ；Ｍｉ ｒ Ｉ ａ和 ｔ ｏ
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PERCLOS的驾驶疲劳监控方法进展
Ｔ ｅ Ｒｅ ｅ ｒｈ Ｄｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｎ Ｄｒ ｉｇ Ｆ ｔ ｕ ｓ ｄ ｏ ｈ ｓ ａ ｃ ｖ ｌｐ ｎ ｉ ｎ ａ ｉ ｅ Ｂａ ｅ ｎ ｏ ｖ ｇ
ＰＥＲＣＬ ＯＳ
ＸＩ Ｑｉ， ＯＮＧ ｉ ｉＺＨＵ ｅｆｎ Ａ ｎ Ｓ Ｙ－ ， ｗｅ Ｘｕ － ｇ ｅ
Ｐ ＲＣ ＯＳ ｎ ｍｅｙｔｅｐ ｒｅ ｔ ｆ ｅ ｌｓ ｒ ｍｅ ｗｈｃ ｓｄｔ ｄ ｅｗｈ ｔｅ ｅｄｉｅ ｔ ｕ ａｅ Ｉ ａｓ Ｅ Ｌ ， ａ ｌ ｅｃ ｎ ｒ ｏ ｕｅｔ ， ｉｈｉ ｕ ｅ ｊ ｇ ｅｈ ｒ ｒ ｒ ｓ ｎｆ ｉ ｅｓ ｔ． ｔ ｌｏ ｈ ｏｐ ｃ ｉ ｓ ｏｕ ｈ ｔ ｖ ｉｉ ａｇ ｔ
均值 为 评价 指标 ；
机 构都 采 用 了对 眼 睛生理 特 征 的检 测 来判 断 驾驶 员 的
疲 劳状 况。在疲 劳引发 的事故 之前 ， 驾驶员眨 眼行 为提 前发生 变化 ， 眨眼频率 会增 加 ， 眼皮 覆盖 眼 睛的百 分 比 也会增加 。 因此 ， 通过测量 眼睛闭合 、眼 睛运动和 眼 睛 生理特 征 来监 视驾 驶疲 劳是 很 适宜 的 方法 。
眨 眼的频 率 以及 眼 睑闭合 的延 长【一引， 眼睛闭合率
（ 每一定的时间里眼 睑闭合的时 间） Ｐ ＲＣ Ｏ 即 Ｐ ｒ ； Ｅ Ｌ Ｓ， ｅ －
ｃ ｎｔ ｇｅ ｏ ｅ ａ ｆ Ｅｙｅｉ ｌｄ Ｃｌ ｓ ｅ Ｏｖｅ ｈｅ Ｐｕ ｌ Ｏｖ ｒ Ｔｉ ｏ ｕｒ ｒ ｔ ｐｉ ｅ ｍｅ
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模 式 识 别 与仿 真
Ｐａ ｔ ｎ Ｒｅｃ ｑｎ ｔ ｄ Ｓｉ ｕ ａ ｉ ｎ ｔｅｒ ｏ． ｉｉ ａｎ ｍ ｌ ｔｏ ｏｎ
《 动 化 技 术 与 应 用 》２ ０ 自 ０ ８年第 ２ 第 ６期 ７卷
机动车驾驶员疲劳检测系统的研究现状及发展趋势
５ ３
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Ａｂ ｔａ ｔ Ｔ ｈ ｅ ｅ ｔｎ ｙｓｅ ｓｏｆｍ ｏｔ ｉｖｅ ａｉ ｕ ｆｄｏ ｅ ｔｃａ ｄ ｏｖ ｒｅ ｒ ｅ ｃ ｉｅ ｎ ｔ ｓｐａ ｒ Ｔ ｈ ｕｎ ｔｏｎｏｆｋ ｙ ｓｒｃ ： ｅ ｄ ｔ ｃｉ ｇ ｓ ｔ ｍ ｏｒｄｒ ｒｆｔｇ ｅ ｏ ｍ ｓｉ ｎ ｅ ｓ ａａｅ ｄ ｓ ｒｂ ｄ ｉ ｈｉ ｐｅ ． ｅ ｆ ｃ ｉ ｅ
时，向驾驶员发出警告。（ ） ４ 反应ＮＮ试仪。根据驾驶员对仪器屏幕上随机出现的光点的反映 （ － ， Ｊ 光点出 现时Байду номын сангаас击键盘 ） 速度测试驾驶员 的反应时，用 以判断其疲劳程度。（ ）日本成功研制 了电子清醒带。使 ５ 用时固定在驾驶员头部 ， 将其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
断司机是否打瞌睡。另外 ，该系统还安装有汽车内置感应器 ，可以检测汽车速度的变化和转向盘操作频
率 的变化，汽车导航设备还可 以检测汽车是否蛇行。这一系统把上述情况综合起来分析 ，就可大体上判
断司机是否有睡意。一旦确认司机很快有睡意袭来，它就通过改变音乐等方式提醒司机。先锋公司还研
究 了通过测量眨眼频率和车体摇晃频率监测司机是否瞌睡的系统。（ ０） １ 测量头部位置的传感器 。设计
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第 ６卷第 １ 期
２０ ０ ６年 ３月
浙 江 Ｔ 贸职 业 技 术 学 院学 报
基于深度学习的疲劳驾驶检测
基于深度学习的疲劳驾驶检测内容摘要眼睛的作用对我们不光是看见世界的窗口，也是我们表情达意的一种载体。
通过眼睛我们可以表现出多种状态，并且眼睛还具有传达感情、体现人的精神状态等功能。
譬如人困乏的时候会频繁眨眼，人精神充足时，眼睛就会更加生动。
眨眼睛的频率在一定程度上可以反映出人是否处在疲劳的状态，本文正是立足在检测眼睛睁开闭合的频度之上来判断驾驶员是否正在疲劳驾驶。
在驾驶车辆的状态下，可以排除身体因素以外影响人眨眼频率的情况，所以本文采用基于深度学习的检测眼睛开闭频率的方法来进行疲劳驾驶检测。
本文主要工作内容如下所示：（1）基于深度学习的多任务卷积神经网络（Multitask Convolutional Neural Network，后文称ｍｔｃｎｎ）的模型修改、模型训练、人脸区域检测及眼睛区域定位。
这里选择使用MTCNN，是因为它有识别率高、识别速度快的优点。
它具有三层级联卷积神经网络-Pnet、Rnet、Onet，对输入的数据层层优化精选出人脸特征，实质上是特征分类和特征回归，最终可以得到人脸区域的特征以及眼睛鼻子嘴巴的特征点，再经过非极大值抑制（NMS），来获得人脸部的。
本文在此基础上修改了MTCNN模型，使网络模型通过新级联的网络层输出得到的landmark_regress通过该层网络回归得到眼睛区域左上右下特征点的偏移量。
（2）通过上文提到的MTCNN进行改进得到人脸特征区域以及眼睛特征区域之后，裁剪眼睛特征区域图像，并输入疲劳判断CNN层中，来判断人员是否有疲劳的症状。
该层模型主要是起分类的作用，来解决眼睛睁开与眼睛闭合的二分类问题。
本文采用计算眼睛闭合再到睁开的时间与整体测试时间的百分率（Percentage of Eyelid Closure ＯｖｅｒｔｈｅＰｕｐｉｌＯｖｅｒＴｉｍｅ，下文称ｐｅｒｃｌｏｓ），来判断驾驶人员是否出现疲劳现象。
关键词：卷积神经网络；MTCNN；ＰＥＲＣＬＯＳ；疲劳驾驶绪论1.1课题研究背景及意义我们的眼睛对于我们来说是非常重要的，它不光是我们用来感知世界以及获取视觉信息的人体器官，还是我们表情达意的一种媒介，我们通过眼睛来获取接受各种外界表露的信息与资讯。
汽车驾驶员疲劳监测系统的原理和应用
汽车驾驶员疲劳监测系统的原理和应用随着交通事故的增加和高速公路的普及，驾驶员疲劳成为导致交通事故的一个主要原因。
为了提高行车安全，汽车驾驶员疲劳监测系统被广泛研究和应用。
本文将介绍汽车驾驶员疲劳监测系统的原理和应用，并探讨其在驾驶安全领域的前景。
一、原理汽车驾驶员疲劳监测系统的核心原理是利用先进的传感技术和人工智能算法，对驾驶员的生理和行为特征进行实时监测和分析，以识别驾驶员的疲劳程度。
其主要包括以下几个方面的原理：1. 视觉监测通过摄像头或红外线传感器等设备，对驾驶员的眼睛进行持续监测，以检测驾驶员的眼睛运动情况、眨眼频率和瞳孔变化等。
疲劳驾驶时，驾驶员的眼睛活动会减少，眨眼频率下降，瞳孔会有明显的变化。
2. 身体姿态监测通过车内的加速度传感器或压力传感器等设备，对驾驶员的身体姿态进行实时监测。
当驾驶员疲劳时，身体姿态会出现明显的变化，如头部偏向、身体变得不稳定等。
3. 驾驶行为监测利用车辆的传感器和行为识别算法，对驾驶员的驾驶行为进行监测和识别。
疲劳驾驶时，驾驶员的车速会出现明显波动，转向灵活性下降，频繁变道等。
4. 生理指标监测通过心率传感器、体温传感器等设备，实时监测驾驶员的生理指标，如心率、体温等。
疲劳驾驶时，驾驶员的心率和体温会有明显的变化。
以上原理可以结合使用，综合判断驾驶员是否疲劳，从而及时发出警报或采取相应的措施，提醒驾驶员注意休息或进行安全驾驶。
二、应用汽车驾驶员疲劳监测系统的应用可分为两个方面：预警和数据分析。
1. 预警一旦疲劳监测系统检测到驾驶员出现疲劳或注意力不集中的情况，系统会自动发出警报，提醒驾驶员需要休息或采取相应的措施。
例如，系统可以通过声音、震动、闪光灯等方式，向驾驶员发出警示信号。
这样可以有效地提高驾驶员的警觉性和反应能力，从而降低事故的发生率。
2. 数据分析疲劳监测系统还可以将监测到的数据进行分析和记录，为驾驶员和交通管理部门提供宝贵的信息。
通过对大量驾驶员疲劳数据的收集和分析，可以识别出疲劳驾驶的规律和特征，为制定相关政策和措施提供依据。
基于机器视觉的驾驶员疲劳检测方法研究
具体而言，基于人脸识别技术的驾驶员疲劳检测方法主要包括以下步骤：
1、图像采集：在驾驶员驾驶的过程中，利用摄像头实时采集驾驶员的面部 图像。
2、人脸检测与跟踪：利用人脸识别技术，对采集的图像进行人脸检测和跟 踪，以便后续的特征提取和比对。
3、特征提取：对检测到的人脸进行特征提取，包括眼部特征、嘴部特征、 头部姿态等。
二、方法与技术
人脸识别技术是一种利用计算机视觉技术对人的面部特征进行分析和识别的 技术。其基本原理是将输入的人脸图像进行特征提取，然后与已知的人脸特征进 行比对，从而实现身份的识别。在驾驶员疲劳检测中，人脸识别技术可以用于检 测驾驶员的面部特征，如眼睛、嘴巴、头部等部位的形态和动作，从而判断驾驶 员是否疲劳。
本研究的目的是为了提高疲劳驾驶检测的准确性和实时性，为道路交通安全 管理提供更加有效的技术手段。我们选择这个主题是因为传统的疲劳驾驶检测方 法往往依赖于生理信号（如脑电信号、眼部信号等），这些方法不仅成本高，而 且实时性较差。相比之下，机器视觉疲劳驾驶检测系统可以通过分析驾驶员的视 觉行为，有效地检测出驾驶员的疲劳状态。
二、文献综述
基于机器视觉的鸡蛋品质检测方法主要包括图像处理方法和生物特征提取方 法。图像处理方法通过分析鸡蛋的外观特征，如颜色、形状、纹理等，结合数学 模型和算法实现对鸡蛋品质的检测。生物特征提取方法则通过提取鸡蛋的内在生 物特征，如营养成分、生化指标等，实现对鸡蛋品质的评估。
目前，图像处理方法在鸡蛋品质检测中应用较为广泛，主要包括以下几种： 灰度图像处理法、彩色图像处理法、深度学习算法等。灰度图像处理法将鸡蛋图 像转化为灰度图像，通过分析灰度值的变化来评估鸡蛋品质。彩色图像处理法利 用颜色分割技术，将鸡蛋图像分割成不同的颜色区域，再通过分析各区域的颜色 分布来评估鸡蛋品质。
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疲劳驾驶检测方法研究进展疲劳驾驶是引发交通事故的主要因素之一。
驾驶者在长时间连续驾驶后，容易出现疲劳和注意力不集中的状态，从而导致驾驶失误和事故发生。
为了预防和减少因疲劳驾驶引发的交通事故，科学家们一直致力于研究疲劳驾驶检测方法。
这些方法可以通过监测驾驶者的生理指标和行为特征，有效地评估其疲劳水平。
本文将介绍几种常见的疲劳驾驶检测方法，并探讨它们的优缺点。
一、眼动仪检测方法
眼动仪是一种常用的疲劳驾驶检测工具。
通过追踪驾驶者的眼球运动和注视点，眼动仪可以评估其注意力水平和疲劳程度。
眼动参数，如注视持续时间、注视频率和眼球运动速度等，可以用于判断驾驶者是否出现疲劳状态。
眼动仪检测方法具有高准确性和实时性的优点。
它不依赖额外的设备，使用简便，适用于不同驾驶环境。
然而，该方法需要驾驶者佩戴眼动仪设备，可能对其驾驶行为产生干扰，且设备本身成本较高。
二、生理信号检测方法
生理信号检测方法通过监测驾驶者的生理信号，如心率、皮肤电阻和血压等，来评估其疲劳水平。
这些参数在疲劳状态下会发生一定的变化，可以用于判断驾驶者是否处于疲劳状态。
生理信号检测方法准确度较高，可以提供定量的评估结果。
然而，该方法需要专业设备和专业人员的支持，使用起来不太方便。
此外，
生理信号受到多种因素的影响，如情绪和身体状况等，可能导致评估结果的误差。
三、行为特征检测方法
行为特征检测方法通过监测驾驶者的行为特征，如方向盘运动、车道偏移和车速变化等，来评估其疲劳水平。
这些行为特征在疲劳状态下会发生变化，可以用于判断驾驶者是否处于疲劳状态。
行为特征检测方法具有操作简单、无侵入性和实时性等优点。
它可以不需要额外的设备，通过现有的车载传感器来实现疲劳驾驶检测。
然而，该方法对驾驶行为的评估结果受到多种因素的干扰，如交通状况和驾驶风格等，可能导致判断结果的不准确。
综上所述，疲劳驾驶检测方法是科学家们长期关注的研究领域。
眼动仪检测方法、生理信号检测方法和行为特征检测方法是其中的几种常见方法。
每种方法都有其所特有的优缺点，没有一种方法可以完全准确地评估驾驶者的疲劳水平。
未来的研究将致力于开发更加准确和便捷的疲劳驾驶检测方法，以提高交通安全性和驾驶者的驾驶体验。