疲勞駕駛檢測的方向盤裝置及其安全預(yù)警方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種疲勞駕駛檢測的方向盤裝置及其安全預(yù)警方法。該裝置包括數(shù)據(jù)采集模塊、微處理器控制模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、數(shù)據(jù)儲存模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和安全預(yù)警模塊六大部分，其中，數(shù)據(jù)采集模塊包括方向盤轉(zhuǎn)角采集模塊、車速采集模塊、方向盤壓力采集模塊和眼動特征數(shù)據(jù)采集模塊，采集的數(shù)據(jù)通過微處理器處理后傳輸給數(shù)據(jù)分析模塊，分析模塊對采集數(shù)據(jù)進行分析處理，搭建自適應(yīng)監(jiān)測模型，并進行實時差異分析，判斷駕駛員當(dāng)前駕駛狀態(tài)，若出行疲勞駕駛狀態(tài)則采取預(yù)警措施。本發(fā)明可實現(xiàn)對駕駛疲勞的判斷，實用性高，可迅速感應(yīng)駕駛疲勞，靈敏性高，檢測結(jié)果可靠性、準(zhǔn)確性高，且不用手動輸入任何數(shù)據(jù)，可自動進行安全預(yù)警，智能性高。
【專利說明】
疲勞駕駛檢測的方向盤裝置及其安全預(yù)警方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于智慧交通領(lǐng)域，具體是一種基于駕駛員眼動特征和駕駛行為分析的檢 測疲勞的方向盤裝置及其安全預(yù)警方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著公路網(wǎng)的逐步完善，汽車保有量越來越大，公路交通事故特別是惡性交通事 故發(fā)生率居高不下，而疲勞駕駛是引起惡性交通事故原因中所占比例最高的一項，它是引 發(fā)道路交通事故的主要原因之一。
[0003] 疲勞駕駛是一種嚴(yán)重的社會問題，它不僅會影響自身安全，還會危害其他道路使 用者，因此在駕駛員駕駛時，如何檢測疲勞并第一時間告知駕駛?cè)?，采取一定的?yīng)急措施是 當(dāng)下解決疲勞駕駛問題的一個關(guān)鍵點。
[0004] 目前缺乏有效的檢測與防止疲勞駕駛的技術(shù)手段，為減少疲勞駕駛造成的事故， 各國普遍采取的措施是限制駕駛?cè)说鸟{駛時間?！吨腥A人民共和國道路交通安全法實施條 例》第六十二條中就明確規(guī)定:機動車駕駛?cè)瞬坏?連續(xù)駕駛機動車超過4小時未停車體息 或者停車體息時間少于20分鐘"。對于駕駛?cè)撕瓦\營單位來說，管理措施條文明確、容易執(zhí) 行。但由于疲勞駕駛不像酒后駕駛一樣容易鑒別，造成執(zhí)法困難。目前，我國主要采用交警 查問、檢查行車記錄和駕駛?cè)沼浀确椒z測疲勞駕駛。同時，這種根據(jù)駕駛?cè)诉B續(xù)駕駛時間 簡單判斷的方法，無法考慮到不同駕駛?cè)藗€體在身體素質(zhì)、生活習(xí)慣等方面的差異性，同 時，即使對于同一駕駛?cè)嗽诓煌瑫r期由于健康狀況、心情狀況等因素的影響，安全駕駛時長 也不相同。因此，采用單一駕駛時間作為限制疲勞駕駛措施，容易引起爭議，給法律法規(guī)的 落實與執(zhí)行帶來困難。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種疲勞駕駛檢測的方向盤裝置及其疲勞駕駛檢測方法。 將方向盤轉(zhuǎn)動、眼動特征監(jiān)測等數(shù)據(jù)規(guī)劃入檢測指標(biāo)中，根據(jù)駕駛員的個人特點在駕駛過 程中靈敏檢測到疲勞并采取相應(yīng)措施。
[0006] 實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為:一種疲勞駕駛檢測的方向盤裝置，普通方向 盤內(nèi)部設(shè)有數(shù)據(jù)采集模塊，微處理器控制模塊，數(shù)據(jù)傳輸模塊，數(shù)據(jù)儲存模塊，數(shù)據(jù)分析模 塊，安全預(yù)警模塊;其中，數(shù)據(jù)采集模塊與微處理器控制模塊相連，將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送給 控制模塊;微處理器控制模塊與數(shù)據(jù)傳輸模塊相連，控制模塊將采集到的所有數(shù)據(jù)打包發(fā) 送給數(shù)據(jù)傳輸模塊，同時接收傳輸模塊反饋回來的操作指令;數(shù)據(jù)傳輸模塊與數(shù)據(jù)分析模 塊相連，傳輸模塊將數(shù)據(jù)傳輸給數(shù)據(jù)分析模塊，并接收分析模塊反饋回來的信息;數(shù)據(jù)分析 模塊與數(shù)據(jù)存儲模塊相連，數(shù)據(jù)儲存模塊存儲采集獲得的數(shù)據(jù)，同時數(shù)據(jù)分析模塊對采集 的數(shù)據(jù)進行處理分析，做出決策;安全預(yù)警模塊與數(shù)據(jù)分析模塊相連，根據(jù)數(shù)據(jù)分析模塊判 斷的駕駛員駕駛狀態(tài)，決策是否進行安全預(yù)警。數(shù)據(jù)采集模塊包括方向盤轉(zhuǎn)角采集模塊，車 速采集模塊，方向盤壓力采集模塊和眼動特征數(shù)據(jù)采集模塊;方向盤轉(zhuǎn)角采集模塊為方向 盤轉(zhuǎn)角傳感器和轉(zhuǎn)角速度傳感器，安裝于轉(zhuǎn)向柱上，轉(zhuǎn)角傳感器測量汽車轉(zhuǎn)向時方向盤的 "旋轉(zhuǎn)角度"，為多圈絕對角度輸出方式，可檢測方向盤"多圈旋轉(zhuǎn)"時的"絕對角度"；轉(zhuǎn)角速 度傳感器測量方向盤的轉(zhuǎn)動速度。車速采集模塊為車速傳感器，安裝于轉(zhuǎn)向柱上，測量汽車 的行駛速度;方向盤壓力采集模塊為壓力傳感器，安裝于方向盤圓周內(nèi)，測量駕駛?cè)耸治辗?向盤時的壓力大小;眼動特征數(shù)據(jù)采集模塊為攝像頭，安裝于轉(zhuǎn)向柱與方向盤連接處，運用 攝像頭拍攝駕駛員頭部的實時圖像序列，運用圖像處理技術(shù)對圖像進行人臉區(qū)域識別、人 眼定位和跟蹤，最后提取眼動特征。安全預(yù)警模塊為聲音預(yù)警，通過設(shè)定好的提示音來提示 駕駛員停車休息。
[0007] -種基于疲勞駕駛檢測的方向盤裝置的安全預(yù)警方法，采集駕駛員最初駕駛前一 段時間的駕駛數(shù)據(jù)，搭建自適應(yīng)監(jiān)測模型，之后將采集的駕駛數(shù)據(jù)與監(jiān)測模型進行對比，若 存在顯著差異則進行安全預(yù)警；
[0008] 具體執(zhí)行過程如下：
[0009] 步驟一:數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲取駕駛最初一段時間的方向盤轉(zhuǎn)角、轉(zhuǎn)角速度、車速和眼 動特征數(shù)據(jù)；
[0010]步驟二:搭建自適應(yīng)檢測模型；
[0011] Pij = {Eff,Dff,EMI,EMA,EA,DA,S,EV,DV,EP,DP,P,VE}
[0012]其中，Pl偽第i位駕駛?cè)说趈個特征的參數(shù)值；
[0013]步驟三:獲取數(shù)據(jù)，對比自適應(yīng)檢測模型，進行顯著性檢驗；
[0014] 實時獲取駕駛?cè)笋{駛行為和眼動行為等數(shù)據(jù)，利用步驟一的方式進行預(yù)處理，得 到新的Pij' ；
[0015] Pij7 ={Eff,Dff,EMI,EMA,EA,DA,S,EV,DV,EP,DP,P,VE}
[0016] 針對?1」與？1/的實時數(shù)據(jù)，運用配對樣本t檢驗，量化同一駕駛員不同駕駛狀態(tài)下 的駕駛數(shù)據(jù)差異，設(shè)置顯著性水平a = 〇. 05;
[0017]若結(jié)果得到的棄真概率P〈0.05，則所測數(shù)據(jù)與檢測模型具有顯著差異，進行第四 步驟安全預(yù)警;若P>〇. 05，則不具備顯著差異，回到步驟一；
[0018] 步驟四：安全預(yù)警，自動播放提示音。
[0019] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點：（1)本發(fā)明將疲勞駕駛檢測系統(tǒng)整合于方向 盤之中，通過方向盤監(jiān)測即可實現(xiàn)對駕駛疲勞的判斷，實用性高；
[0020] (2)本發(fā)明將監(jiān)測數(shù)據(jù)多元化，將眼動、方向盤轉(zhuǎn)動、車速等數(shù)據(jù)融為一體，可迅速 感應(yīng)駕駛疲勞，靈敏性尚；
[0021] (3)本發(fā)明存在自適應(yīng)學(xué)習(xí)過程，能夠針對駕駛員的個體差異獲取相對應(yīng)的檢測 數(shù)據(jù)，檢測結(jié)果可靠性、準(zhǔn)確性高；
[0022] (4)本發(fā)明不用手動輸入任何數(shù)據(jù)，并可在檢測出駕駛疲勞之后自動進行安全預(yù) 警，智能性高。
【附圖說明】
[0023] 圖1為本發(fā)明疲勞駕駛檢測的方向盤裝置的結(jié)構(gòu)框圖。
[0024] 圖2為本發(fā)明的數(shù)據(jù)采集模塊安裝示意圖。
[0025] 圖3為本發(fā)明的安全預(yù)警算法流程圖。
【具體實施方式】
[0026] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步說明。
[0027] 如附圖1所示，在駕駛方向盤內(nèi)部嵌入基于駕駛員眼動特征和駕駛行為的安全預(yù) 警系統(tǒng)，主要用來檢測駕駛疲勞，系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集模塊、微處理器控制模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、 數(shù)據(jù)儲存模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和安全預(yù)警模塊組成，數(shù)據(jù)采集模塊包括方向盤轉(zhuǎn)角采集模 塊，車速采集模塊，方向盤壓力采集模塊和眼動特征數(shù)據(jù)采集模塊。
[0028] 數(shù)據(jù)采集模塊將采集到的方向盤轉(zhuǎn)角、方向盤轉(zhuǎn)角速度、車速、方向盤壓力、眼動 特征等數(shù)據(jù)傳輸給微處理器控制模塊，微處理器控制模塊對相應(yīng)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并將所 有數(shù)據(jù)打包發(fā)送給數(shù)據(jù)傳輸模塊，同時接收傳輸模塊反饋回來的操作指令;數(shù)據(jù)傳輸模塊 將數(shù)據(jù)傳輸給數(shù)據(jù)分析模塊，并接收分析模塊反饋回來的信息;數(shù)據(jù)分析模塊為核心部分， 負(fù)責(zé)整個基于駕駛員心生理監(jiān)測的安全預(yù)警算法的實現(xiàn)，分析模塊將數(shù)據(jù)傳輸給儲存模塊 進行數(shù)據(jù)存數(shù)，同時利用已設(shè)定好的算法進行駕駛疲勞檢測，并作出決策;安全預(yù)警模塊與 數(shù)據(jù)分析模塊相連，根據(jù)數(shù)據(jù)分析模塊判斷的駕駛員駕駛狀態(tài)，決策是否進行安全預(yù)警。
[0029] 如附圖2所示，方向盤轉(zhuǎn)角采集模塊為方向盤轉(zhuǎn)角傳感器和轉(zhuǎn)角速度傳感器，轉(zhuǎn)角 傳感器測量汽車轉(zhuǎn)向時方向盤的"旋轉(zhuǎn)角度"，為多圈絕對角度輸出方式，可檢測方向盤"多 圈旋轉(zhuǎn)"時的"絕對角度"；轉(zhuǎn)角速度傳感器測量方向盤的轉(zhuǎn)動速度;方向盤轉(zhuǎn)角采集模塊安 裝于方向盤下方的轉(zhuǎn)向柱上，通過CAN總線與PCM相連，可以量化方向盤的轉(zhuǎn)角與轉(zhuǎn)角速度。 車速采集模塊為車速傳感器，測量汽車的行駛速度，安裝于方向盤下方的轉(zhuǎn)向柱上。方向盤 壓力采集模塊為壓力傳感器，測量駕駛?cè)耸治辗较虮P時的壓力大小，壓力傳感器環(huán)繞整個 方向盤的圓周，覆蓋駕駛?cè)耸治盏乃袇^(qū)域;眼動特征數(shù)據(jù)采集模塊為攝像頭，運用攝像頭 拍攝駕駛員頭部的實時圖像序列，運用圖像處理技術(shù)對圖像進行人臉區(qū)域識別、人眼定位 和跟蹤，最后提取眼動特征，攝像頭安裝于方向盤中部，可捕捉其正前方的人眼。
[0030] 如附圖3所示，一種疲勞駕駛檢測的方向盤的安全預(yù)警方法，通過采集駕駛員最初 駕駛前20分鐘的駕駛數(shù)據(jù)，搭建自適應(yīng)監(jiān)測模型，之后將采集的駕駛數(shù)據(jù)與監(jiān)測模型進行 對比，若存在顯著差異則進行安全預(yù)警;具體執(zhí)行過程如下：
[0031] 步驟一:數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲取前20分鐘的方向盤轉(zhuǎn)角、轉(zhuǎn)角速度、車速和眼動特征數(shù) 據(jù)；
[0032] (1)對方向盤轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得轉(zhuǎn)角均值EW、方差DW、25 %數(shù)值MI、75 %數(shù) 值MA;
[0035]將方向盤轉(zhuǎn)角樣本從小到大排列，第25 %數(shù)值記為MI，第75 %數(shù)值記為MA，可得到 所有小于MI的轉(zhuǎn)角均值EMI和所有大于MA的轉(zhuǎn)角均值EMA，

[0038]其中，N為采樣點的總個數(shù)，方向盤每動一次可計數(shù)一次;Wi為第i次采樣點的方向 盤轉(zhuǎn)角。
[0039] (2)對方向盤轉(zhuǎn)角速度數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得轉(zhuǎn)角速度均值EA、方差DA、方向盤持 續(xù)不動時間比例S;
[0043]其中，N為采樣點的總個數(shù)，方向盤每動一次可計數(shù)一次;Ai為第i次采樣點的方向 盤轉(zhuǎn)角速度;n為方向盤轉(zhuǎn)角速度在± 0.1 ° /s間的采樣點的數(shù)量；
[0044] (3)對車速數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得車速均值EV、方差DV;
[0047]其中，N為采樣點的總個數(shù)，方向盤每動一次可計數(shù)一次;Vi為第i次采樣點的車 速；
[0048] (4)對方向盤壓力數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得壓力均值EP、方差DP;
[0051 ]其中，N為采樣點的總個數(shù)，方向盤每動一次可計數(shù)一次;Pi為第i次采樣點的方向 盤壓力值；
[0052] (5)對眼動數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得眼睛閉合比P、眼動速度VE
[0053] 眨眼過程可看作眼睛從完全睜開到閉合，再到完全睜開的過程；其中完全睜開的 時刻記為t0,完全閉合的時刻記為tc;而完全睜開到閉合的過程是眼睛開度逐漸降低的過 程，當(dāng)眼睛開度降低至80%時，將該時刻即為tl;當(dāng)眼睛開度降低至20%時，將該時刻即為 t2;閉合之后到完全睜開的過程是眼睛開度逐漸增加的過程，當(dāng)眼睛開度從零增加至20% 時，將該時刻記為t3;當(dāng)眼睛開度增加至80 %時，將該時刻記為t4;
[0054] P為單位時間內(nèi)眼睛閉合所占的比例，P的計算采用P80的國際標(biāo)準(zhǔn)，即單位時間內(nèi) 眼臉遮住瞳孔面積超過80 %所占時間比例；
[0057] 步驟二:搭建自適應(yīng)檢測模型；
[0058] Pij = {Eff,Dff,EMI,EMA,EA,DA,S,EV,DV,EP,DP,P,VE}
[0059]其中，為第i位駕駛?cè)说趈個特征的參數(shù)值；
[0060]步驟三:獲取數(shù)據(jù)，對比自適應(yīng)檢測模型，進行顯著性檢驗；
[0061] 實時獲取駕駛?cè)笋{駛行為和眼動行為等數(shù)據(jù)，利用步驟一的方式進行預(yù)處理，得 到新的Pij' ；
[0062] Pij7 ={Eff,Dff,EMI,EMA,EA,DA,S,EV,DV,EP,DP,P,VE}
[0063] 針對?1」與？1/的實時數(shù)據(jù)，運用配對樣本t檢驗，量化同一駕駛員不同駕駛狀態(tài)下 的駕駛數(shù)據(jù)差異，設(shè)置顯著性水平a = 〇. 05;
[0064]若結(jié)果得到的棄真概率P〈0.05，則所測數(shù)據(jù)與檢測模型具有顯著差異，進行第四 步驟安全預(yù)警;若P>〇. 05，則不具備顯著差異，回到步驟一；
[0065]步驟四：安全預(yù)警，自動播放提示音"您已疲勞駕駛，請停車休息!"。
【主權(quán)項】
1. 一種疲勞駕駛檢測的方向盤裝置，其特征在于:普通方向盤內(nèi)部設(shè)有數(shù)據(jù)采集模塊、 微處理器控制模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、數(shù)據(jù)儲存模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和安全預(yù)警模塊； 數(shù)據(jù)采集模塊與微處理器控制模塊相連，將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送給微處理器控制模塊； 微處理器控制模塊與數(shù)據(jù)傳輸模塊相連，將采集到的所有數(shù)據(jù)打包發(fā)送給數(shù)據(jù)傳輸模 塊，同時接收數(shù)據(jù)傳輸模塊反饋回來的操作指令； 數(shù)據(jù)傳輸模塊與數(shù)據(jù)分析模塊相連，數(shù)據(jù)傳輸模塊將數(shù)據(jù)傳輸給數(shù)據(jù)分析模塊，并接 收分析模塊反饋回來的信息； 數(shù)據(jù)分析模塊與數(shù)據(jù)存儲模塊相連，數(shù)據(jù)儲存模塊存儲采集獲得的數(shù)據(jù)，同時數(shù)據(jù)分 析模塊對采集的數(shù)據(jù)進行處理分析，判斷駕駛員駕駛狀態(tài)； 安全預(yù)警模塊與數(shù)據(jù)分析模塊相連，根據(jù)數(shù)據(jù)分析模塊判斷的駕駛員駕駛狀態(tài)，決策 是否進行安全預(yù)警。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的疲勞駕駛檢測的方向盤裝置，其特征在于:所述數(shù)據(jù)采集模塊 包括方向盤轉(zhuǎn)角采集模塊、車速采集模塊、方向盤壓力采集模塊和眼動特征數(shù)據(jù)采集模塊； 方向盤轉(zhuǎn)角采集模塊為方向盤轉(zhuǎn)角傳感器和轉(zhuǎn)角速度傳感器，安裝于轉(zhuǎn)向柱上，轉(zhuǎn)角 傳感器測量汽車轉(zhuǎn)向時方向盤的"旋轉(zhuǎn)角度"，為多圈絕對角度輸出方式，可檢測方向盤"多 圈旋轉(zhuǎn)"時的"絕對角度"；轉(zhuǎn)角速度傳感器測量方向盤的轉(zhuǎn)動速度； 車速采集模塊為車速傳感器，安裝于轉(zhuǎn)向柱上，測量汽車的行駛速度； 方向盤壓力采集模塊為壓力傳感器，安裝于方向盤圓周內(nèi)，測量駕駛員手握方向盤時 的壓力大??； 眼動特征數(shù)據(jù)采集模塊為攝像頭，安裝于轉(zhuǎn)向柱與方向盤連接處，運用攝像頭拍攝駕 駛員頭部的實時圖像序列，運用圖像處理技術(shù)對圖像進行人臉區(qū)域識別、人眼定位和跟蹤， 最后提取眼動特征。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的疲勞駕駛檢測的方向盤裝置，其特征在于:所述安全預(yù)警模塊 為聲音預(yù)警，通過設(shè)定好的提示音來提示駕駛員停車休息。4. 一種基于權(quán)利要求1所述的疲勞駕駛檢測的方向盤裝置的安全預(yù)警方法，其特征在 于:采集駕駛員最初駕駛前一段時間的駕駛數(shù)據(jù)，搭建自適應(yīng)監(jiān)測模型，之后將采集的駕駛 數(shù)據(jù)與監(jiān)測模型進行對比，若存在顯著差異則進行安全預(yù)警； 具體執(zhí)行過程如下： 步驟一:數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲取駕駛最初一段時間的方向盤轉(zhuǎn)角、轉(zhuǎn)角速度、車速和眼動特 征數(shù)據(jù)； 步驟二:搭建自適應(yīng)檢測模型； Pij={Eff,Dff,EMI,EMA,EA,DA,S,EV,DV,EP,DP,P,VE} 其中，Pu為第i位駕駛?cè)说趈個特征的參數(shù)值； 步驟三:獲取數(shù)據(jù)，對比自適應(yīng)檢測模型，進行顯著性檢驗； 實時獲取駕駛?cè)笋{駛行為和眼動行為等數(shù)據(jù)，利用步驟一的方式進行預(yù)處理，得到新 的 Pij，； Pij7 ={Eff,Dff,EMI,EMA,EA,DA,S,EV,DV,EP,DP,P,VE} 針對的實時數(shù)據(jù)，運用配對樣本t檢驗，量化同一駕駛員不同駕駛狀態(tài)下的駕 駛數(shù)據(jù)差異，設(shè)置顯著性水平a = 0.05; 若結(jié)果得到的棄真概率P〈〇. 05，則所測數(shù)據(jù)與檢測模型具有顯著差異，進行第四步驟 安全預(yù)警;若P>〇. 05，則不具備顯著差異，回到步驟一； 步驟四：安全預(yù)警，自動播放提示音。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的疲勞駕駛檢測的方向盤裝置的安全預(yù)警方法，其特征在于:所 述步驟一的具體過程為 (1) 對方向盤轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得轉(zhuǎn)角均值EW、方差DW、25 %數(shù)值MI、75 %數(shù)值 MA；將方向盤轉(zhuǎn)角樣本從小到大排列，第25 %數(shù)值記為MI，第75 %數(shù)值記為MA，得到所有小 于MI的轉(zhuǎn)角均值EMI和所有大于M的轉(zhuǎn)角均值EM，其中，N為采樣點的總個數(shù)，方向盤每動一次可計數(shù)一次;Wi為第i次采樣點的方向盤轉(zhuǎn) 角； (2) 對方向盤轉(zhuǎn)角速度數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得轉(zhuǎn)角速度均值EA、方差DA、方向盤持續(xù)不 動時間比例S;其中，N為采樣點的總個數(shù)，方向盤每動一次可計數(shù)一次;Ai為第i次采樣點的方向盤轉(zhuǎn) 角速度;η為方向盤轉(zhuǎn)角速度在± 0.1° /s間的采樣點的數(shù)量； (3) 對車速數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得車速均值EV、方差DV;其中，N為采樣點的總個數(shù)，方向盤每動一次可計數(shù)一次;Vi為第i次采樣點的車速； (4) 對方向盤壓力數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得壓力均值EP、方差DP;其中，N為采樣點的總個數(shù)，方向盤每動一次可計數(shù)一次;Pi為第i次采樣點的方向盤壓 力值； (5)對眼動數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得眼睛閉合比P、眼動速度VE 眨眼過程看作眼睛從完全睜開到閉合，再到完全睜開的過程;其中完全睜開的時刻記 為tO,完全閉合的時刻記為tc;而完全睜開到閉合的過程是眼睛開度逐漸降低的過程，當(dāng)眼 睛開度降低至80%時，將該時刻即為tl;當(dāng)眼睛開度降低至20%時，將該時刻即為t2;閉合 之后到完全睜開的過程是眼睛開度逐漸增加的過程，當(dāng)眼睛開度從零增加至20%時，將該 時刻記為t3;當(dāng)眼睛開度增加至80%時，將該時刻記為t4; P為單位時間內(nèi)眼睛閉合所占的比例，P的計算采用P80的國際標(biāo)準(zhǔn)，即單位時間內(nèi)眼臉 遮住暗71而*0齠討sn %所占時間比例；VE = tc-tO〇6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的疲勞駕駛檢測的方向盤裝置的安全預(yù)警方法，其特征在于:所 述最初駕駛前一段時間為20分鐘。
【文檔編號】G08B21/06GK105894736SQ201610424835
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年6月15日
【發(fā)明人】郭唐儀, 姜雪嬌, 郭進, 朱周, 葛徐婷, 朱云霞, 邵飛, 劉康, 吳中山
【申請人】南京理工大學(xué)