【摘 要】
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自从汽车发明以来,安全驾驶一直是汽车领域内一个重点研究项目,在朝着无人驾驶领域深入探索的同时,智能辅助驾驶技术已经开始为保障驾驶安全做出了重要贡献。传统的疲劳驾驶检测只针对驾驶人本身的精神状态而忽略了不同驾驶环境的巨大差异,恶劣的驾驶环境往往需要驾驶员拥有更敏锐的反应和操控能力,综合考虑驾驶环境的优劣对驾驶稳定性进行判定是提升驾驶安全性的重要手段。本文利用机器视觉检测驾驶员精神状态、驾驶中的能见度
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自从汽车发明以来,安全驾驶一直是汽车领域内一个重点研究项目,在朝着无人驾驶领域深入探索的同时,智能辅助驾驶技术已经开始为保障驾驶安全做出了重要贡献。传统的疲劳驾驶检测只针对驾驶人本身的精神状态而忽略了不同驾驶环境的巨大差异,恶劣的驾驶环境往往需要驾驶员拥有更敏锐的反应和操控能力,综合考虑驾驶环境的优劣对驾驶稳定性进行判定是提升驾驶安全性的重要手段。本文利用机器视觉检测驾驶员精神状态、驾驶中的能见度和道路湿滑程度,并将测得的这三种数据在决策层进行信息融合判断驾驶稳定性,针对不同驾驶状态采取适当的措施以达到降低事故发生率的目的,主要研究内容如下。（1）针对驾驶员精神状态检测,设计了眼睑信息采集眼镜,从驾驶员眼睑信息中提取疲劳参数PERCLOS,通过分析PERCLOS值对驾驶员的疲劳程度进行判定。为此,分别利用卷积神经网络和ERT回归树算法训练了眼睑关键点检测模型,针对眼睑关键点检测任务,ERT回归树具有更优秀的表现,检测精度达到了92%。（2）从大气散射模型出发,利用暗通道先验理论算出图像中的大气透射率,结合观测物距离计算能见度,提出了基于直线车道线宽度的前方景物测距法,估算的能见度与当地气象能见度等级一致。（3）根据车胎与地面之间的滑动摩擦系数,将道路湿滑程度分成了四个等级,分别对应四类路面状态:干燥路面、积水路面、泥泞路面和积雪路面,构建SVM模型对提取到的道路湿滑图像特征进行分类,模型对4种路面状态的识别精度均达到了90%以上。（4）最后,通过D-S证据理论将驾驶员精神状态、能见度和道路湿滑程度在决策层进行融合,进行驾驶稳定性判定,基于不同稳定性状态采取相应措施以达到降低事故发生率的目的。通过模拟驾驶仿真实验,证明了驾驶稳定性判定模型的有效性。
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