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駕駛?cè)似跔顟B(tài)的檢測(cè)方法可大致分為基于駕駛?cè)松硇盘?hào)、基于駕駛?cè)松矸磻?yīng)特征、基于駕駛?cè)瞬僮餍袨楹突谲囕v狀態(tài)信息的檢測(cè)方法。 針對(duì)疲勞的研究最早始于生理學(xué)。 相關(guān)研究表明，駕駛?cè)嗽谄跔顟B(tài)下的生理指標(biāo)會(huì)偏離正常狀態(tài)的指標(biāo)。 因此可以通過(guò)駕駛員的生理指標(biāo)來(lái)判斷駕駛?cè)耸欠襁M(jìn)入疲勞狀態(tài)。 目前較為成熟的檢測(cè)方法包括對(duì)駕駛?cè)说哪X電信號(hào)EEG、心電信號(hào)ECG等的測(cè)量。
經(jīng)查閱相關(guān)文獻(xiàn)，疲勞在人體面部表情中表現(xiàn)出大致三個(gè)類型：打哈欠（嘴巴張大且相對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間保持這一狀態(tài)）、眨眼（或眼睛微閉，此時(shí)眨眼次數(shù)增多，且眨眼速度變慢）、點(diǎn)頭（瞌睡點(diǎn)頭）。 本實(shí)驗(yàn)從人臉朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛開(kāi)合度、眨眼頻率、瞳孔收縮率等數(shù)據(jù)入手，并通過(guò)這些數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)地計(jì)算出駕駛員的注意力集中程度，分析駕駛員是否疲勞駕駛和及時(shí)作出安全提示。 學(xué)長(zhǎng)通過(guò)對(duì)疲勞駕駛在不同方法下研究進(jìn)展的分析， 可以更清晰的認(rèn)識(shí)的到當(dāng)下對(duì)該問(wèn)題較為有效的判定方法。 根據(jù)研究對(duì)象的不同對(duì)檢測(cè)方法進(jìn)行分類， 具體分類方法如圖 基于駕駛員面部特征的檢測(cè)方法是根據(jù)人在疲勞時(shí)面部變化來(lái)分析此時(shí)的精神狀態(tài)。
目前基于眼動(dòng)機(jī)理研究駕駛疲勞的算法有很多種，廣泛采用的算法包括PERCLOS，即將眼瞼閉合時(shí)間占一段時(shí)間的百分比作為生理疲勞的測(cè)量指標(biāo)[12] [13] 。 利用面部識(shí)別技術(shù)定位眼睛、鼻尖和嘴角位置，將眼睛、鼻尖和嘴角位置結(jié)合起來(lái)，再根據(jù)對(duì)眼球的追蹤可以獲得駕駛?cè)俗⒁饬Ψ较颍⑴袛囫{駛?cè)说淖⒁饬κ欠穹稚14]。
摘要：疲勞駕駛是引發(fā)交通事故的重要因素之一。 本文介紹了基于駕駛?cè)松硇盘?hào)、駕駛?cè)松矸磻?yīng)特征、駕駛?cè)瞬僮餍袨楹蛙囕v行駛軌跡等駕駛疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)的研究方法，并對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和現(xiàn)有產(chǎn)品進(jìn)行了介紹，分析了目前疲勞駕駛研究中存在的問(wèn)題、未來(lái)的研究發(fā)展方向和研究難點(diǎn)。 關(guān)鍵字： 駕駛疲勞，EEG，PERCLOS，信息融合。