Меню

Датчик усталости водителя: Как работает система распознавания усталости водителя

Содержание

Как работает система распознавания усталости водителя

По статистике, одной из самых частых причин автомобильных аварий является усталость водителя. Исследования показали, что уже через четыре часа вождения, скорость реакции, как правило, снижается в два раза, а уже восемь часов поездки и вовсе демонстрируют действительно катастрофические результаты – замедление реакции в шесть раз. А так как каждый автомобильный производитель всегда стремился сделать свою продукцию максимально безопасной, после проведённых исследований, начались активные разработки специального датчика, определяющего уровень усталости водителя.

Инноваторами в этой области можно считать японскую компанию Nissan, силами специалистов которой, уже в 1977 году была запатентована по-настоящему революционная автомобильная технология. Однако, из-за активной работы в других сферах, первая рабочая система подобного рода была реализована только через несколько лет.

По факту же первыми использовали новую технологию на практике шведские Volvo, устанавливая систему, получившую название Driver Alert Control, в которую входила камера, остлеживающая поведение машины на дороге, а также сам датчик, замеряющий частоту и манеру движений рулевого колеса.

Система выдавала определённые сигналы, когда показатели движений руля через чур отклонялись от нормы.

Driver Alert Control предлагает уставшему водителю остановится и передохнуть выпив чашечку кофе

Позже к двум автомобильным гигантам присоединилась и компания Mercedes. Система претерпела некоторые изменения: было решено убрать видеокамеру и добавив датчик, реагировавший на частоту и силу нажатия на педаль. Кроме того, система дополнилась показателями, обозначавшими определённые нормы. Датчики срабатывали, давая сигнал об остановке, когда эти показатели предельно отклонялись от нормальных. Но такая система не могла подойти под каждого водителя. Позже она была несколько изменена. Были также установлены датчики для определения ветра сбоку, и для оценки качества дорожных покрытий. Также добавились датчики для определения нажатий кнопок магнитолы и климат контроля.

Подобные системы также используются на машинах Skoda и Volkswagen.

На сегодня самыми распространёнными являются два вида реализации системы. Первый случай предполагает измерение датчиком поведения на дороге, куда входят такие характеристики, как сила нажатия на педали тормоза и газа, а также амплитуда движений рулевого колеса. Именно этот вид системы используют Volkswagen, Mersedes, Volvo и Skoda.

Система распознавания усталости водителя в Volkswagen Pasaat

Если говорить о японском сегменте рынка, то здесь используется несколько иной способ. Именно поэтому больше всего внимания уделяется психоэмоциональным показателям самого водителя транспортного средства. Для контроля здесь используется видеокамера, которая предназначена для слежения за мимикой лица и жестами водителя. Прежде всего, система настраивается на реагирование при закрытии глаз, отвечая предупредительны

м сигналом. Анализируется и то, насколько часто моргает водитель, насколько глубоко и размеренно он дышит, распознавая при этом, когда человек просто моргает за рулём, а когда закрывает глаза.

В целом система в обоих случаях работает примерно одинаково.

Для начала блок управления занимается сбором и анализом полученной информации, поступающей с самих камер и датчиков. Такой подход призван в значительной мере расширить возможности системы для распознавания имеющихся условий. После этого, анализируется и определяется некая манера вождения каждого водителя, чтобы в последствие подстроить систему под индивидуальные параметры. Таким образом, полученные данные со временем становятся установленной нормой в системе.

В дальнейшем, поступающая информация будет сравниваться с определёнными заранее значениями норм.

Временные показатели первоначального измерения для каждой марки сугубо индивидуальны. Обычно вся процедура занимает от 15 до 30 минут.

При отклонении от нормальных показателей система дает предупреждающий звуковой сигнал водителю, оповещая о необходимости остановки.

Контроль усталости оператора от компании «Восточная Техника»

Система контроля усталости оператора DSS
Система DSS создаёт сигналы тревоги для оператора и отправляет сообщение диспетчеру для оценки события и принятия необходимых мер, когда обнаруживаются потенциально опасные уровни усталости. Система состоит из нескольких модулей и находится в кабине оператора.

 

 

 

 

 

По статистике, 60–65% несчастных случаев на производстве происходит из-за усталости операторов. В настоящее время на рынке представлено большое количество подобных технологий, но почти все они требуют от водителя/оператора носить датчик на теле, специальные очки или электроды.

Эффект достигаемый от использования системы DSS: происшествия, связанные с усталостью и отвлечением внимания, снижаются на 90%!

Система DSS генерирует сигналы тревоги в потенциально опасных ситуациях и не только защищает сонного водителя, но и создаёт общую безопасность на дорогах. Руководство предприятия может анализировать эффективное время работы водителей и пересматривать график работы.

Система абсолютно безопасна для оператора
Уровень излучения инфракрасного датчика, используемого для подсветки глаз оператора, составляет 1% от максимально допустимой величины, то есть на 2 порядка меньше.

Система не требует от оператора каких-либо действий
Нет необходимости носить специальные очки, одевать какие-то датчики на тело оператора. Система также не требует от оператора выполнения каких-либо действий, как например нажатие кнопки через определённый момент времени.

Система не предназначена для слежки за действиями оператора
Видеоданные передаются только за 5 секунд до обнаружения усталости и 5 секунд после, только для того, чтобы диспетчер смог убедиться, что оператор в состоянии продолжать работу, и что сигнал системы не был случайным/ошибочным.

Очки оператора
Система позволяет распознавать усталость и засыпание оператора, если оператор носит затемнённые очки или очки с диоптриями.

Установка системы
Установка системы производится таким образом, что это никак не влияет на работу оператора, нет никаких дополнительных частей, которые могут уменьшить рабочее пространство оператора или как-то его отвлекать (мигающие кнопки и т.

п.)

Датчик усталости водителя что это


Система контроля усталости водителя: описание и принцип работы

Одной из распространенных причин аварий на дорогах является усталость — до 25% водителей попадают в ДТП во время длительной поездки. Чем дольше человек находится в дороге, тем ниже падает бдительность. Согласно проведенным исследованиям, всего 4 часа вождения снижают реакцию в два раза, а после восьми часов — в 6 раз. Хотя проблема кроется в человеческом факторе, производители автомобилей стремятся обезопасить езду и пассажиров. Специально для этих целей разрабатывается система контроля усталости водителя.

Что такое система контроля усталости водителя

Разработка впервые появилась на рынке от японской компании Nissan, которая запатентовала революционную технологию для автомобилей в 1977 году. Но сложность технической реализации в то время заставила производителя сосредоточиться на более простых решениях для повышения безопасности транспорта. Первые рабочие решения появились спустя 30 лет, но их продолжают совершенствовать и улучшать способы распознавания усталости водителя.

Суть решения заключается в том, чтобы анализировать состояние водителя и качество вождения. Изначально система определяет параметры при старте поездки, что позволяет оценить полноту реакции человека, а после этого начинает отслеживать дальнейшую скорость принятия решений. Если обнаружено, что водитель сильно устал, появляется уведомление с рекомендацией отдыха. Отключить звуковые и визуальные сигналы нельзя, но они автоматически появляются через заданные промежутки времени.

Системы начинают контроль состояния водителя с привязкой к скорости движения. К примеру, разработка Mercedes-Benz начинает работать только от 80 км/ч.

Особая потребность в решении наблюдается у водителей одиночек. Когда человек едет с пассажирами, они могут поддерживать его бодрое состояние разговорами и отслеживать усталость. Самостоятельная езда способствует сонливости и замедлению реакции на дороге.

Назначение и функции

Главное предназначение системы контроля усталости заключается в предотвращении аварийных ситуаций. Это осуществляется с помощью наблюдения за водителем, определения замедленной реакции и постоянной рекомендации отдыха, если человек не останавливает движение. Основные функции:

  1. Контроль движения автомобиля — решение самостоятельно отслеживает дорогу, траекторию движения, допустимые скорости. Если водитель нарушает правила скоростного режима или покидает полосу, система подает звуковые сигналы, чтобы повысить внимание человека. После этого появятся уведомления о необходимости отдыха.
  2. Контроль водителя — изначально отслеживается нормальное состояние водителя, а затем отклонения. Реализация с помощью камер позволяет наблюдать за человеком, а в случае закрытия глаз или падения головы (признаки сна) подаются предупреждающие сигналы.
Анализ состояния водителя при помощи камеры

Основная сложность заключается в технической реализации и обучении техники определять реальную усталость от ложных показаний. Но даже такой способ реализации позволит снизить влияние человеческого фактора на уровень аварий.

Альтернативные варианты подразумевают контроль физического состояния водителя, когда специальное устройство считывает параметры тела, включая моргание, частота опускания век, уровень открытости глаз, положение головы, наклон тела и другие показатели.

Конструктивные особенности системы

Элементы конструкции системы зависят от способа реализации и контроля движения. Решения для слежения за водителем сконцентрированы на человеке и происходящем в салоне транспорта, а остальные варианты — на показателях авто и обстановке на дороге. Рассмотрим несколько вариантов конструктивных особенностей.

Австралийская разработка DAS, которая находится на стадии тестирования, предназначена для слежения за дорожными знаками и соблюдения транспортом требований скоростного режима и норм движения. Чтобы анализировать ситуацию на дороге, используют:

  • три видеокамеры — одна фиксируется на дороге, две остальные отслеживают состояние водителя;
  • блок управления — обрабатывает информацию о дорожных знаках и анализирует поведение человека.

Система может предоставить данные о передвижении автомобиля и скорости езды на определенных участках.

Другие системы оснащаются датчиком руля, видеокамерами, а также электроникой, которая может отслеживать параметры тормозной системы, устойчивости при движении, показателях двигателя и многое другое. В случае усталости подается звуковой сигнал.

Принцип и логика работы

Принцип работы всех систем сводится к тому, чтобы определить уставшего водителя и предотвратить ДТП. Для этого производители используют различные конструкции и логику работы. Если говорить о решении Attention Assist от Mercedes-Benz, то выделяются следующие особенности:

  • контроль движения транспортного средства;
  • оценка поведения водителя;
  • фиксация взгляда и отслеживание состояния глаз.
Отслеживание состояния глаз водителя при помощи камеры

После начала движения система анализирует и считывает нормальные параметры управления автомобилем в течение 30 минут. Затем происходит слежение за водителем, включая силу воздействия на рулевое колесо, использование переключателей в салоне автомобиля, траектория поездки. Полноценный контроль усталости осуществляется при скорости от 80 км/час.

Attention Assist принимает во внимание такие факторы, как состояние дороги и условия поездки, включая время суток и длительность езды.

Дополнительный контроль применяется к движению автомобиля и качеству управления рулевым колесом. Система считывает такие параметры, как:

  • манера вождения, которая определяется при изначальном движении;
  • время суток, продолжительность и скорость движения;
  • эффективность использования подрулевых переключателей, тормозов, дополнительных устройств управления, силы вращения руля;
  • соответствие скорости максимально допустимой на участке;
  • состояние дорожного покрытия, траектории движения.

Если алгоритм находит отклонения от нормальных параметров, система задействует звуковое уведомление для повышения бдительности водителя и рекомендует временно остановить поездку с целью отдыха.

Мониторинг изменения траектории движения автомобиля

Существует ряд особенностей у систем, которые в качестве основного или дополнительного фактора анализируют состояние водителя. Логика реализации основана на использовании видеокамер, которые запоминают параметры бодрого человека, а затем выполняют мониторинг при длительных поездках. С помощью камер, направленных на водителя, получают следующую информацию:

  • закрытие глаз, причем система различает моргание и сонливость;
  • частота и глубина дыхания;
  • напряжение лицевых мышц;
  • уровень открытости глаз;
  • наклон и сильные отклонения в положении головы;
  • наличие и частота зевания.

Учитывая дорожные условия, изменения в управлении транспортом и параметры водителя, появляется возможность предотвращать аварии. Система автоматически информирует человека о необходимости отдыха и подает экстренные сигналы для увеличения бдительности.

Как называются подобные системы у разных автопроизводителей

Поскольку большинство производителей автомобилей заботится о безопасности транспорта, они разрабатывают собственные системы контроля. Название решений у разных компаний:

  • Attention Assist от Mercedes-Benz;
  • Driver Alert Control от Volvo — осуществляет видеоконтроль за дорогой и траекторией движения на скорости от 60 км/ч;
  • Seeing Machines от General Motors анализирует состояние открытости глаз и сосредоточенной на дороге.

Если говорить о Volkswagen, Mercedes и Skoda — производители используют схожие системы контроля. Отличия наблюдаются у японских компаний, которые отслеживают состояние водителя с помощью камер внутри салона.

Датчик усталости водителя

Автор admin На чтение 4 мин. Просмотров 153

Как показывает статистика, около четверти всех аварий происходят из-за переутомления водителя во время длительной поездки. Проведенные исследования дали не слишком утешительные результаты: после четырех часов непрерывной езды, реакции водителя замедляются вдвое, а через восемь – в шесть раз.

Каждый автопроизводитель стремится сделать свои машины как можно более безопасными, отсюда впервые и появилась идея разработать датчик усталости водителя, который мог бы распознавать степень утомления и подавать сигнал о необходимости сделать остановку для отдыха.

Как появилась система контроля усталости водителя

Первой компанией, всерьез принявшейся за реализацию системы контроля усталости водителя, стала японская фирма Nissan. Свои изыскания она начала в 70-х годах прошлого века, а в 1977 году фирма запатентовала результаты работы своих инженеров. Временным препятствием для дальнейшей работы стал интерес к более простым, но не менее важным системам безопасности, а именно ABS, ESP и EBD. В результате первая система контроля усталости водителя, на автомобиле появилась почти тридцать с лишним лет спустя, когда работу прочих систем осталось только совершенствовать.

Первой фирмой, сумевшей на практике реализовать все инженерные изыскания, стала шведская компания Вольво. Ее система получила название Driver Alert Control. Она включает в себя видеокамеру, которая отслеживает положение автомобиля на дороге и его траекторию, и датчик, регистрирующий частоту движений руля. Когда машина начинает сильно отклоняться от нормальной траектории, система «предлагает» остановиться и отдохнуть.

Позже аналогичная система распознавания усталости была разработана компанией Мерседес. Немцы решили не использовать камеру, оставив лишь датчик рулевого колеса и датчик, регистрирующий силу и частоту нажатий на педали. В блок управления системы занесена информация о том, какие усредненные показатели должны быть, если за рулем находится бодрый и внимательный водитель.

Если текущие значения значительно отличаются от эталонных, значит, водитель утомился. Недостаток системы заключается в том, что работает она по предустановкам, т.е. не учитывает особенности конкретного человека. В более поздних версиях систем анализируется также частота нажатий кнопок управления климатом и магнитолой, а также внешние условия – сила бокового ветра и качество дорожного полотна. Это позволило системе адаптироваться под конкретного водителя.

Аналогичные системы применяются на автомобилях Фольксваген и Skoda. На автомобили Skoda Octavia она устанавливается только в качестве опции, независимо от комплектации, в то время как Пассат имеет ее штатно, начиная с комплектации Comfortline.

Способы реализации системы

Существует два способа реализовать подобную функцию. В первом случае специальный датчик регистрирует только параметры движения автомобиля, а именно частоту и амплитуду подруливающих движений, нажатия на педали газа и тормоза. Приверженцами данного варианта являются европейские производители: Мерседес, Фольксваген, Skoda, Volvo.

Японские фирмы стремятся реализовать контроль усталости водителя несколько иначе. Они убеждены, что в первую очередь необходимо анализировать психоэмоциональное состояние. Поэтому основным звеном такой системы является видеокамера, задача которой следить за мимикой и жестами того, кто сидит за рулем.

Работает она следующим образом. В первую очередь система распознавания усталости водителя реагирует на закрытые глаза. Если водитель закрывает глаза, система немедленно подает предупреждающий сигнал. Перед инженерами стоит задача «научить» ее отличать, когда водитель просто моргает, а когда засыпает. Помимо этого анализируется частота морганий, движения глаз, мимика, жесты, частота и глубина дыхания (по движениям грудной клетки).

Как работает система контроля усталости водителя

В целом, независимо от способа реализации, контроль усталости водителя работает следующим образом. Первое время блок управления собирает и анализирует всю информацию, поступающую от датчиков и видеокамер. В результате система определяет стиль езды водителя и внешние условия (время суток, состояние дороги, ветер). Эти данные становятся эталонными, в дальнейшем поступающая информация сравнивается с имеющейся, для своевременного распознавания усталости водителя.

Разным автомобилям на первоначальный сбор данных требуется разное время, например, Мерседес SLK делает это за полчаса, Фольксваген Пассат и Skoda Octavia ограничиваются 15 минутами.

Такой подход в значительной мере расширяет возможности системы распознавания, поскольку контроль усталости водителя осуществляется не по какому-то шаблону, а в качестве исходных данных берутся показатели конкретного человека, сидящего за рулем.

Attention Assist Mercedes — что это и как работает

Работа над повышением уровня безопасности автомобиля не прекращается: ведущие мировые производители постоянно тестируют новые разработки, стремясь свести к минимуму риски для здоровья и жизни людей, находящихся в машине.

Система контроля усталости водителя – одна из мер, положительно сказывающихся на безопасности. Наибольшего успеха в её внедрении добились специалисты компании Mercedes.

Attention Assist: что это?

Кратковременные засыпания водителя во время движения автомобиля – одна из нередко встречающихся причин ДТП (около 25% всех аварий случается именно из-за этого). Особенную опасность представляют длительные монотонные поездки, когда усталость и переутомление от продолжительного вождения накапливаются, но водители стараются не обращать на это внимания, стремясь быстрее добраться до пункта назначения. Как показывает практика, для выхода ситуации на дороге из-под контроля достаточно засыпания всего на пару секунд.

Принцип работы устройства, придуманного инженерами Мерседес, заключается в выявлении симптомов усталости водителя и побуждении его сделать остановку. В ходе исследований было установлено, что реакция снижается более чем у половины людей, проведших за рулем 4 часа без отдыха.

Высокочувствительные устройства контролируют и непрерывно анализируют около 70 параметров (характер использования поворотников, силу нажатия на педали, реакцию на состояние дорожного покрытия и пр.), чтобы вовремя выявить проблему. Крайне важно, чтобы наблюдение за человеком, управляющим автомобилем, велось непрерывно.

Attention Assist: как работает

Для контроля состояния человека первостепенное значение имеют особенности его поведения за рулем. Как работает система контроля усталости водителя? При помощи датчика, фиксирующего угол поворота руля, система Attention Assist во время первых нескольких минут поездки создает базовый профиль, который в дальнейшем сопоставляется с текущими особенностями управления авто в соответствии с обстановкой на дороге.

Исходя из этого, Attention Assist будет предупреждать водителя при первых признаках усталости громким звуком и текстовым сообщением на экране, сообщая тем самым о необходимости остановки и отдыха.

В настоящее время базовой опцией является Attention Assist в Мерседесах S и E классов. Анализ статистики и проведенные испытания уже неоднократно подтвердили уменьшение числа аварий с участием авто, на которых установлено устройство слежения за состоянием управляющего транспортным средством человека.

Доверять ли системе определения усталости водителя: как работает, известные производители

По статистике в основе множества ДТП лежит элементарная усталость водителя. Поэтому аварию может спровоцировать не только злостный нарушитель, который любит употреблять алкоголь, или постоянно болтающий по телефону лихач, но и просто уставший человек, утративший бдительность или даже уснувший за рулем.

Современные производители автомобилей большое внимание уделяют безопасности, поэтому с каждым днем лучшие из них внедряют системы, контролирующие состояние водителя. Электроника анализирует различные сочетания параметров, внешних проявлений, которые свидетельствуют о растущих рисках управления авто. На основе полученных данных обеспечиваются меры по предупреждению водителя, предотвращению аварийных ситуаций.

Принципы работы системы

Впервые такие разработки предложила японская компания Nissan в 1977, но из-за технических сложностей по тем временам усилия по безопасности сосредотачивались на более простых решениях. Только через тридцать лет стали внедряться средства мониторинга состояния водителя и качества управления автомобилем.

Суть работы системы заключалась в том, что устройство определяет параметры реакций человека за рулем в начале поездки, а уже во время поездки постоянно отслеживает дальнейшую скорость принятия решений. При констатации усталости человека за рулем появляется уведомление, рекомендующее сделать отдых.

Зачастую датчики контроля включаются на определенной скорости после разгона машины. Одни из них отслеживают происходящее внутри салона, контролируют физиологическое состояние человека, управляющего авто.

При этом тщательно изучаются следующие параметры:

  • моргание, закрытие глаз;
  • зевание;
  • напряжение лицевых мышц;
  • положение головы;
  • частота, глубина дыхания.

В случае необходимости система информирует водителя о необходимости отдыха, увеличения бдительности.

Другие датчики концентрируются на дорожной обстановке и показателях транспортного средства.

Например, новейшая разработка австралийских инженеров DAS изначально должна следить за соблюдением правил дорожного движения, требований скоростного режима, дорожных знаков.

Для этого используется три видеокамеры: одна из них фиксируется на дороге, остальные две контролируют состояние водителя. Блок управления системы обрабатывает всю комплексную информацию о ситуации на дороге, действиях человека за рулем.

Другие устройства содержат датчики руля, электронику, которая контролирует параметры тормозной системы, устойчивость транспортного средства на дороге, работу двигателя. В случаях возникновения критической ситуации подается звуковой сигнал.

Таким образом, суть работы подобных систем сводится к тому, чтобы выявить критичную усталость водителя и определить опасность на дороге с целью предотвращения ДТП. Электронные датчики контролируют манеру вождения, частоту и эффективность использования различных переключателей, тормозов, силу вращения руля, траекторию движения автомобиля.

Читайте также

Учимся рассчитывать длину тормозного пути и дистанцию до авто
Почти каждый водитель в процессе управления автомобилем сталкивается с необходимостью резкого торможения. Если…

 

Производители, внедряющие разработку в свои авто

Комплекс Driver Attention System (DAS) использует инфракрасную видеокамеру, которая сканирует лицо человека за рулем, регистрируя частоту моргания, направление его взгляда.

Вся информация обрабатывается компьютером в режиме реального времени. При определении критичной усталости устройство предупреждает водителя об опасности с помощью вибрации сидения, специального звукового сигнала.

Если автомобилист на это не реагирует, то система обеспечивает плавную остановку машины с включением аварийной сигнализации. Последние функции находятся в стадии разработки.

Лидеры мировой автомобильной промышленности разрабатывают собственные системы контроля безопасности, которые отслеживают состояние водителя:

  1. Attention Assist от Mercedes-Benz, Driver Alert Control от Volvo сосредотачивают внимание на контроле дорожной обстановки, траектории движения на скорости от 60 км/час.
  2. Система Emergency Assist от компании Volkswagen обеспечивает обширную помощь водителю во время движения вплоть до остановки транспортного средства при засыпании, потере сознания.
  3. Seeing Machines от General Motors контролируют сосредоточенность на дороге, уровень открытости глаз водителя.

Читайте также

Безопасность вашего авто: 6 необходимых средств
Количество автомобилей на дорогах с каждым годом неуклонно растет. Наряду с этим увеличивается и количество ДТП. При…

 

Риски и недостатки

Безопасность при управлении автомобилем является одной из главных задач, поэтому контролю физического состояния водителя флагманы мировой автомобильной промышленности уделяют большое внимание. При потере управления вследствие засыпания или потери сознания водителя автомобиль автоматически останавливается, включая аварийную сигнализацию.

На сегодня подобные системы еще не совершенны:

  1. Важно учитывать, что аварийная остановка может нести угрозу другим участникам дорожного движения. Данная проблема нуждается в дополнительном изучении, использовании разных вариантов решения.
  2. Кроме того, главным недостатком можно считать сложность технической разработки, практической реализации программ. Насколько адекватно они отслеживают состояние водителей и способны учитывать индивидуальные особенности, темперамент, является вопросом.

Читайте также

Что такое ESP и в каких ситуациях нужно его включать
Electronic Stability Program – динамическая система стабилизации или курсовой устойчивости в автомобиле. Благодаря этому девайсу…

 

Таким образом, активная разработка систем, которые контролируют усталость водителя, повышает безопасность. С другой стороны, ответственность в первую очередь несет человек за рулем, поэтому лучше не испытывать себя на прочность. При первых признаках утомления нужно остановиться и отдохнуть.

A Система наблюдения за лицом водителя для обнаружения усталости и отвлечения внимания

Система контроля за лицом водителя — это система в реальном времени, которая может обнаруживать усталость и отвлечение водителя с помощью подходов машинного зрения. В этой статье представлен новый подход к обнаружению пониженной бдительности водителя (утомляемость и отвлечение) на основе симптомов, связанных с областями лица и глаз. В этом методе сопоставление с шаблоном лица и горизонтальная проекция верхней половины сегмента изображения лица используются для извлечения симптомов пониженной бдительности на лице и глазах соответственно.Вращение головы — это признак того, что отвлечение отвлекается от области лица. Выделенные симптомы из области глаз: (1) процент закрытия глаз, (2) изменение расстояния между веками по сравнению с нормальным расстоянием век и (3) частота закрытия глаз. Первый и второй симптомы, относящиеся к области глаз, используются для определения усталости; последний используется для обнаружения отвлекающих факторов. В предлагаемой системе нечеткая экспертная система объединяет симптомы для оценки уровня пониженной бдительности водителя.Представленный метод включает три основных элемента: (1) простое и эффективное обнаружение вращения головы на основе сопоставления с шаблоном лица, (2) адаптивное извлечение симптомов из области глаза без явного обнаружения глаз и (3) нормализация и персонализация извлеченных симптомов с использованием короткий тренировочный этап. Эти три вклада привели к разработке адаптивного мониторинга глаз / лица водителя. Эксперименты показывают, что предложенная система относительно эффективна для оценки утомляемости и отвлекаемости водителя.

1. Введение

Повышение общественной безопасности и снижение количества несчастных случаев являются важными целями интеллектуальных транспортных систем (ИТС). Одним из важнейших факторов аварий, особенно на сельских дорогах, является утомляемость и монотонность водителя. Усталость снижает восприятие водителя и снижает способность принимать решения по управлению автомобилем. Исследования показывают, что обычно водитель устает через 1 час езды. Днем, рано утром, после обеда и в полночь, утомляемость и сонливость водителя намного сильнее, чем в другое время.Кроме того, употребление алкоголя, наркомания и употребление снотворных могут привести к потере сознания [1, 2].

В разных странах сообщается разная статистика об авариях, произошедших из-за усталости водителя и отвлечения внимания. Как правило, основной причиной около 20% аварий и 30% аварий со смертельным исходом является сонливость водителя и отсутствие концентрации. В авариях с участием одного транспортного средства (аварии, в которых повреждено только одно транспортное средство) или авариях с участием тяжелых транспортных средств, до 50% аварий связаны с пониженной бдительностью водителя [1, 3–5].Согласно текущим исследованиям, ожидается, что количество аварий будет снижено на 10–20% с использованием систем мониторинга лица водителя [6].

Система мониторинга лица водителя — это система в реальном времени, которая исследует физическое и психическое состояние водителя на основе обработки изображений лиц водителя. Состояние водителя можно оценить по закрытию глаз, расстоянию до век, морганию, направлению взгляда, зеванию и повороту головы. Эта система будет сигнализировать о состояниях пониженной бдительности, включая усталость и отвлечение.Основными частями системы мониторинга лица водителя являются (1) формирование изображений, (2) аппаратная платформа и (3) интеллектуальное программное обеспечение.

В системах контроля за лицом водителя можно рассмотреть две основные проблемы: (1) «как измерить усталость?» и (2) «как измерить концентрацию?». Эти проблемы являются основными проблемами системы мониторинга водителя.

Первая проблема — как точно определить усталость и как ее измерить. Несмотря на прогресс науки в области физиологии и психологии, до сих пор нет точного определения усталости.Конечно, из-за отсутствия точного определения утомляемости не существует измеримого критерия или инструмента [3]. Однако точное определение утомляемости еще не определено, но существует взаимосвязь между утомляемостью и некоторыми симптомами, включая температуру тела, электрическое сопротивление кожи, движение глаз, частоту дыхания, частоту сердечных сокращений и активность мозга [2, 3, 7, 8]. В глазах появляется один из первых и важнейших симптомов усталости. Существует очень тесная взаимосвязь между задачей психомоторной бдительности (PVT) и процентом закрытия век с течением времени (PERCLOS). PVT показывает скорость реакции человека на визуальную стимуляцию. Таким образом, почти во всех системах контроля лица водителя обнаружение закрытия глаз является первым признаком, используемым для измерения усталости.

Вторая задача — измерить внимание водителя к дороге. Внимание водителя можно частично оценить по его голове и направлению взгляда. Основная проблема в том, что если голова направлена ​​вперед и смотрит в сторону дороги, водитель не обязательно обращает внимание на дорогу. Другими словами, смотреть на дорогу — значит не обращать на нее внимания [3].

В этой статье предлагается новая система мониторинга лица водителя, которая адаптивно извлекает симптомы пониженной бдительности с лица и глаз водителя. Затем симптомы анализируются нечеткой экспертной системой для определения состояния драйвера. Остальная часть статьи организована следующим образом. В разделе 2 дается обзор некоторых предыдущих исследований. Предлагаемая система подробно описана в разделе 3. В разделе 4 представлены экспериментальные результаты и обсуждения. Раздел 5 связан с выводами.

2. Предыдущие работы

Системы контроля лица водителя можно разделить на две основные категории. В одной категории усталость водителя и его отвлечение обнаруживаются только путем обработки области глаз. На этом подходе существует множество исследований. Основная причина такого большого количества исследований заключается в том, что в глазах водителя появляются основные симптомы усталости и рассеянности. Более того, обработка области глаза вместо обработки области лица имеет меньшую вычислительную сложность.В другой категории симптомы усталости и рассеянности обнаруживаются не только в глазах, но и в других областях лица и головы. В этом подходе, помимо обработки области глаз, также извлекаются другие симптомы, включая зевоту и кивание головой.

Система мониторинга лица водителя включает в себя несколько основных частей: (1) обнаружение лица, (2) обнаружение глаз, (3) отслеживание лица, (4) выявление симптомов и (5) оценка состояния водителя. Эти основные части рассматриваются в различных системах в текущем разделе.

В большинстве систем мониторинга лиц водителя обнаружение лица является первой частью операций обработки изображения. Методы обнаружения лиц можно разделить на две общие категории [9]: (1) методы, основанные на особенностях и (2) методы, основанные на обучении.

В методах, основанных на элементах, предполагается, что лицо на изображении может быть обнаружено на основе применения эвристических правил к элементам. Эти методы обычно используются для обнаружения одного лица на изображении. Распознавание лиц по цвету — один из быстрых и распространенных методов.В этих методах лицо определяется по цвету кожи и форме лица. Распознавание лиц на основе цвета может применяться к другому цветовому пространству, включая RGB [10, 11], YCbCr [12] или HIS [13]. На зашумленных изображениях или изображениях с низкой освещенностью эти алгоритмы имеют низкую точность.

Обнаружение лиц на основе обучения использует статистические методы обучения и обучающие образцы для изучения отличительных характеристик. В этих методах используются статистические модели и алгоритмы машинного обучения.Как правило, методы, основанные на обучении, имеют меньше ошибок при обнаружении лиц, но эти методы обычно имеют большую вычислительную сложность. Виола и Джонс [14] представили алгоритм обнаружения объектов, который является очень быстрым и надежным. Этот алгоритм использовался в [15–17] для обнаружения лиц.

Практически во всех системах контроля лица водителя из-за важности симптомов, связанных с глазами, область глаз всегда обрабатывается для выявления симптомов. Следовательно, перед обработкой области глаза требуется обнаружение глаза.Методы обнаружения глаз можно разделить на три основные категории: (1) методы, основанные на отображении в инфракрасном спектре, (2) методы, основанные на признаках, и (3) другие методы.

Одним из быстрых и относительно точных методов обнаружения глаз является метод, основанный на отображении в инфракрасном (ИК) спектре. В этом методе используются физиологические и оптические свойства глаза в ИК-спектре. Зрачок глаза отражает инфракрасные лучи, и он кажется ярким пятном, когда угол источника инфракрасного излучения и устройства формирования изображения подходят.По этому интересному свойству обнаруживаются зрачок и глаз. В системах, предложенных в [4, 18–20], такой метод обнаружения глаз использовался.

Подход к обнаружению глаз на основе признаков включает в себя различные методы. Бинаризация изображения [5, 21, 22] и проекция [23, 24] — это два основанных на особенностях метода обнаружения глаз, которые предполагают, что глаз темнее кожи лица. Обычно для определения правильного местоположения глаз требуется более сложная обработка, поскольку эти методы просты и имеют высокую частоту ошибок.

Существует несколько методов обнаружения глаз, основанных на других подходах, которые использовались в системах контроля лица водителя. В [10] для обнаружения глаз использовалась геометрическая модель лица с некоторыми методами на основе признаков. Кроме того, в некоторых системах, таких как [15], использовались гибридные методы обнаружения глаз. В [15] для обнаружения глаз днем ​​и ночью использовались эллиптические шаблоны на уровне серого и система формирования ИК-изображений соответственно.

Обычно поиск лица / глаза выполняется по всему изображению.Поиск по всему изображению увеличивает вычислительную сложность системы. Поэтому обычно после раннего обнаружения лица / глаз в следующих кадрах выполняется отслеживание лица / глаз. В большинстве систем мониторинга лица водителя использовались фильтр Калмана [4, 19, 25] или расширенные версии фильтра Калмана, такие как фильтр Калмана без запаха (UKF) [23]. Однако в некоторых исследованиях для отслеживания использовались окно поиска [18] и фильтр частиц (PF) [26].

В системах мониторинга лица водителя полезные симптомы для обнаружения усталости и отвлечения внимания можно разделить на три основные категории: (i) симптомы, относящиеся к области глаз; (ii) симптомы, относящиеся к области рта; (iii) симптомы, связанные с голова.

Глаз — самая важная часть лица, на которой проявляются симптомы усталости и рассеянности. Поэтому многие системы мониторинга лица водителя обнаруживают усталость и отвлечение водителя только на основе симптомов, извлекаемых из глаз. Симптомы, связанные с областью глаз, включают PERCLOS [3, 4, 10, 15], расстояние между веками [25, 27], скорость моргания [4, 10], частоту моргания [4, 19] и направление взгляда [4] .

Зевание — один из симптомов пониженной бдительности, связанных с областью рта.Этот симптом был извлечен путем обнаружения открытого рта в [11, 16]. Эти системы определяют рот на основе цветовых особенностей губ на изображении.

С головой связаны некоторые симптомы усталости и отвлечения внимания. Эти симптомы включают кивание головой [5, 19] и ориентацию головы [4, 10, 19]. Кивок головой может использоваться для обнаружения усталости, а ориентация головы может использоваться как для обнаружения усталости, так и для обнаружения отвлечения внимания. Кивок и недостаток внимания водителя к дороге можно определить, оценив угол направления головы.

После извлечения симптома необходимо определить состояние драйвера. Определение состояния драйвера рассматривается как проблема классификации. Простейший метод определения усталости водителя или его отвлечения основан на применении порогового значения для извлеченного симптома [22].

Другой метод определения состояния драйвера — это подходы, основанные на знаниях. При подходе, основанном на знаниях, принятие решения об утомляемости водителя и его отвлечении основывается на знаниях эксперта, которые обычно представлены в форме правил «если-то».В [19, 25] нечеткие экспертные системы использовались как основанный на знаниях подход для оценки состояния драйвера.

Для определения состояния драйвера использовались более сложные подходы, такие как байесовская сеть [4] и динамическая байесовская сеть ступицы [26]. Эти подходы обычно более точны, чем подходы, основанные на пороговых значениях и знаниях; однако они более сложные.

3. Предлагаемая система

Предлагаемая система представляет собой систему мониторинга лица водителя, которая может обнаруживать пониженную бдительность водителя (как усталость, так и отвлечение) путем обработки областей глаз и лица. Блок-схема нашей системы показана на рисунке 1. После получения изображения обнаружение лица является первым этапом обработки. Затем из изображения лица извлекаются симптомы пониженной бдительности. Однако этап явного обнаружения глаз не используется для определения глаза на лице, но извлекаются некоторые важные симптомы, относящиеся к области глаз (верхняя половина лица). Кроме того, для обнаружения вращения головы используется метод сопоставления шаблонов. Наконец, мы использовали нечеткую экспертную систему для оценки пониженной бдительности водителя.


Выполнение алгоритма обнаружения лиц для всех кадров является сложной вычислительной задачей. Следовательно, после обнаружения лица в первом кадре алгоритмы отслеживания лица используются для отслеживания лица водителя в следующих кадрах, если лицо не потеряно. Поэтому мы используем вспомогательную переменную, обозначенную sw для определения статуса отслеживания лица на рисунке 1. Если значение sw равно 0, лицо теряется, и для локализации лица водителя необходимо выполнить алгоритм обнаружения лица. Напротив, если sw равно 1, это означает, что лицо успешно отслеживается методом отслеживания лица. Для инициализации системы sw равно 0. Это означает, что система должна выполнить алгоритм распознавания лиц для первого кадра.

Мы использовали функции, подобные Хаару, и метод адаптивного усиления, предложенный Виолой и Джонсом [14] для обнаружения лиц. Алгоритм распознавания лиц был обучен около 3000 лиц и около 300000 лиц без лица. Для отслеживания лица используется метод полного поиска, чтобы найти изображение лица водителя в новом кадре.Область поиска находится вокруг центра изображения лица в последнем кадре, размер области поиска изменяется в соответствии с размером изображения лица (в 1,5 раза больше размера изображения лица). Затем коэффициент корреляции между изображением лица и подокнами области поиска используется в качестве критерия соответствия.

3.1. Экстракция симптомов

В предлагаемой системе выделяются два типа симптомов: (1) симптомы, относящиеся к области глаз и (2) симптомы, относящиеся к области лица. Симптомы, относящиеся к области глаз, включают PERCLOS, изменение расстояния между веками относительно нормального расстояния между веками (ELDC) и скорость закрытия глаз (CLOSNO). Симптом, связанный с областью лица — вращение головы (ROT).

3.1.1. Симптомы, относящиеся к области глаз

Предлагаемая система использует горизонтальную проекцию в верхней половине изображения лица для выявления симптомов пониженной бдительности водителя. Предлагаемый нами метод использует пространственно-временной подход без явного обнаружения глаз для выделения признаков, которые не очень чувствительны к освещению, цвету кожи и ношению очков, поскольку это адаптивный метод.Этот метод основан на изменении горизонтальной проекции верхней половины сегмента изображения лица во времени. Горизонтальная проекция изображения рассчитывается по формуле

Длина равна высоте. В предлагаемой нами системе используется только горизонтальная проекция верхней половины сегмента изображения лица, поэтому длина горизонтальной проекции будет равна половине высоты изображения лица водителя. Перед извлечением симптомов, относящихся к области глаз, систему необходимо обучить. Из-за разного поведения век у разных людей оценка уровня бдительности водителя на основе абсолютных значений не подходит для надежности систем мониторинга лица водителя.Следовательно, для развития устойчивой и адаптивной системы нормальные значения симптомов бдительности должны оцениваться на этапе обучения. В предлагаемом нами методе «обучение» имеет немного другое определение по сравнению с общими системами машинного обучения. В предлагаемом способе тренировка подразумевает извлечение нормального значения симптомов настороженности водителя. Таким образом, этап обучения — это короткий период времени, когда мы предполагаем, что водитель полностью осведомлен и смотрит вперед. На этапе обучения вычисляются нормальные значения PERCLOS, CLOSNO и ELDC.Нормальные значения PERCLOS и CLOSNO обозначены и соответственно. Поскольку глаз не определяется явно, расстояние до века и нормальное расстояние до века оценивается неявно. Расстояние до век оценивается по горизонтальной проекции верхней половины лица; поэтому средняя горизонтальная проекция сегментов верхней половины лица вычисляется во время фазы тренировки для оценки нормального расстояния до века.

Продолжительность обучения 1-2 минуты. В первых 100 кадрах обучающей последовательности мы предполагаем, что глаза водителя обычно открыты.Таким образом, горизонтальную проекцию открытых глаз можно оценить, вычислив среднее значение горизонтальных проекций первых 100 кадров. Названа горизонтальная проекция открытых глаз, которую можно вычислить по (2). В (2) — горизонтальная проекция кадра, равная 100. Рассмотрим

Закрытие глаза можно определить путем вычисления корреляции горизонтальной проекции текущего кадра и. Соотношение и обозначается. Если больше, глаз открыт в кадре, в противном случае глаз закрыт.Рассмотреть возможность

.

Монитор усталости водителя, обнаружение сонливости, сигнализация сна

Система мониторинга усталости водителя MR688 разработана Hao Nai с использованием запатентованной технологии идентификации зрачков для определения усталости и отвлечения внимания водителя, а также для оповещения водителя и центра управления автопарком. В системе используются автомобильные датчики изображения для получения инфракрасных изображений операторов и высокоскоростной цифровой сигнальный процессор Pentium II для анализа и определения того, стали ли они невнимательными из-за сонливости или отвлечения внимания.Его усовершенствованный бесконтактный режим и сложный алгоритм позволяют устройству понимать состояние водителей в реальных условиях, в том числе при ярком солнечном свете и в очках или солнцезащитных очках, а также своевременно предупреждать о появлении усталости для защиты жизни и имущества.

  • Функциональность
  • Возможности
  • Технические характеристики и параметры
  • Принцип работы
  • Приложения
  • FAQ
  • Сигнализация усталости водителя

    Система предупреждения об усталости водителя MR688 использует уникальную технологию идентификации зрачков для обнаружения и анализа изменяющихся характеристик зрачков.Когда он судит, что водитель находится в состоянии усталости, он подает предупреждающий сигнал, чтобы напомнить водителю.

  • Сигнализация отвлечения внимания водителя

    Сигнализация анти-сна MR688 также фокусируется на обнаружении отвлекающего водителя. Когда водитель смотрит вокруг или не концентрируется на дороге, MR688 подает сигнал тревоги, чтобы напомнить водителю.

  • Сигнализация превышения скорости

    Клиент может установить значение превышения скорости в системе предупреждения водителя MR688.При обнаружении превышения скорости движения MR688 подаст предупредительный сигнал.

  • Выходные сигналы или изображения усталости водителя

    Система мониторинга усталости водителя MR688 может подключаться к системе AVL / GPS клиента и отправлять сигналы или изображения усталости в центр управления автопарком, чтобы руководитель мог знать ситуацию водителя в режиме реального времени и своевременно принимать меры для более эффективного управления безопасностью автопарка.

  • Сигнализация с вибрационной подушкой

    Система обнаружения сонливости водителя MR688 может подключаться с помощью виброопоры. Когда MR688 обнаруживает, что водитель находится в состоянии сонливости, он подает предупредительные сигналы и выходные сигналы на вибрационную подушку, чтобы разбудить водителя.

  • Видео выход усталости водителя

    Система обнаружения сонливости водителя MR688 может подключаться к клиентскому MDVR и выводить видео для неоспоримого доказательства.

1. Обеспечивает раннее предупреждение об усталости водителя и его отвлечении.

В дополнение к обнаружению усталости водителя и раннему предупреждению, датчик обнаружения сонливости MR688 также может подавать сигналы тревоги, чтобы избежать несчастных случаев, вызванных отвлечением во время вождения: разговором с пассажирами, склонением головы, осмотром или проведением значительного количества времени в управлении аудиосистемой и навигационными системами. .

2. Различает настоящую дремоту и ложный сон (например, сон с открытыми глазами), эффективно уменьшая количество ложных предупреждений.

Запатентованная технология обнаружения зрачков с сетчатой ​​мембраной гарантирует, что каждое утомительное вождение будет обнаруживаться и немедленно сообщаться, даже если водитель все еще открывает глаза во время утомленного вождения.

3. Отличная обнаруживающая способность для очков: может использоваться с очками и солнцезащитными очками.

Отличная способность обнаружения для очков.Водитель может носить обычные очки или солнцезащитные очки с неотражающим светом, система определения сонливости MR688 всегда может правильно проанализировать состояние усталости водителя.

4. Бесконтактное обнаружение.

5. Костюмы для всех скинов и любой техники.

Усовершенствованная система распознавания лиц распознает лицо любого человека. Работает со всеми типами цветов кожи: желтым, белым или черным. Благодаря технологии обнаружения зрачка MR688 предупредит о надвигающейся аварии, вызванной усталостью водителя или его отвлечением.

6.Легко устанавливается и используется.

MR688 имеет небольшие и компактные размеры, что практически не влияет на обзор водителя. Легко устанавливается на приборную доску.

7. Работает круглосуточно, при любой погоде.

Система безопасности автомобиля MR688 работает круглый день и в любую погоду. Будь то днем ​​или темной ночью, в дождливый или снежный день, система всегда может правильно проанализировать состояние усталости водителя.

8. широкий диапазон напряжения

Блок питания может работать в широком диапазоне напряжений от 9 В до 36 В, который подходит как для автомобильных аккумуляторов, так и на 12 В, а также имеет хорошее решение для защиты от пикового напряжения.

9. Очень низкое энергопотребление.

В случае автомобильного аккумулятора на 12 В средний электрический ток составляет менее 100 мА, в то время как для автомобильного аккумулятора на 24 В средний электрический ток составляет около 60 мА, что примерно на том же уровне, что и при утечке аккумулятора. Поэтому в этом случае почти нет энергопотребления.

10. Возможность интеграции с системой управления автопарком.

Система предупреждения об усталости водителя имеет привлекательный внешний вид и компактные размеры. Его размер меньше одной трети 4,3-дюймового навигатора, и он не закрывает обзор водителю. Благодаря универсальному вращающемуся основанию его легко установить и отрегулировать. Вы можете разместить его слева, посередине или справа над приборной панелью. MR688 выглядит как камера, но в нем интегрированы высококачественные инфракрасные камеры, микропроцессор, модули памяти и система сигнализации.

Все компоненты могут работать в диапазоне от -45 градусов до +85 градусов, а ключевые устройства доступны в сверхмалых корпусах со стандартом BGA автомобильного уровня. Устройство изготовлено из экологически чистых материалов и не содержит свинца. Он проходит CE и FCC. К настоящему времени MR688 получил более 10 независимых патентов.

Артикулы Описание
Рабочее напряжение 12 В / 24 В постоянного тока
Минимальное рабочее напряжение
Максимальное рабочее напряжение 32В
Рабочий ток Мощность 12 В, около 100 мА
Питание 24 В, около 60 мА
Рабочая температура -10 ℃ ~ + 50 ℃
Температура хранения -45 ℃ ~ + 85 ℃
Расстояние обнаружения 60-90 см

Принцип работы

Водители обычно не осознают усталость от вождения до того, как произойдет настоящая авария. Одна из наиболее важных функций системы сигнализации об усталости водителя — дать водителям понять, что они на самом деле устали, и повысить уровень их бдительности. Как только система обнаружения сонливости обнаруживает, что водитель находится в состоянии усталости, она немедленно отправляет резкий и громкий звуковой сигнал водителю в кабине на основе технологии обнаружения зрачков. В то же время она передает сигнал усталости на парк GPS система слежения, тогда менеджер будет знать ситуацию с водителем в офисе и предпримет некоторые действия, чтобы избежать аварии, таким образом, они смогут лучше управлять автопарком.

Когда появляется предупреждение об усталости, как упомянуто выше, водитель должен немедленно остановиться, чтобы отдохнуть, чтобы избежать аварии. Если водитель продолжает движение без отдыха, сигнализация против сна MR688 напомнит водителю о необходимости отдохнуть, издавая резкий и громкий звук, когда это необходимо.

После подключения системы определения сонливости к источнику питания в течение 2 секунд зеленый свет будет мигать в течение 1 секунды. Система сигнализации усталости водителя; запущена.Если это ночью, вы заметите, что ультра-красный светодиод горит темно-красным светом. В первые 30 секунд система определяет положение и местонахождение водителя и анализирует статус. На этом этапе он не делает предупреждений. После того, как водитель будет управлять автомобилем более 30 секунд, датчик обнаружения сонливости подаст предупреждения. Однако при включении питания система укажет, открыты ли глаза водителя. Если горит зеленый свет, глаза водителя открыты. Если зеленый свет не горит, это означает, что водитель закрывает глаза или водитель не находится в зоне обнаружения.Вы можете настроить положение камеры в зависимости от того, горит ли зеленый свет или нет.

Система сигнализации усталости водителя MR688 может обнаруживать и анализировать состояние усталости водителя за рулем перед сном. Обычно водитель становится все менее и менее чувствительным к освещению вокруг, прежде чем впасть в сонное состояние, а интеллектуальное программное обеспечение MR688 продолжает обнаруживать и анализировать и при необходимости выдает предупреждение резким и громким звуком, чтобы разбудить водителя. Водителю следует немедленно остановиться и отдохнуть.

Система обнаружения сонливости MR688 также может служить приятным напоминанием о том, что водитель отвлекается от вождения, чтобы избежать аварии. Т.е. водитель не сосредотачивается на вождении и не разговаривает с пассажирами. Водитель наклоняет голову и смотрит по сторонам или проводит значительное количество времени, управляя аудиосистемой и навигационной системой.

Когда система безопасности автомобиля MR688 обнаруживает, что водитель утомлен или отвлекается от вождения, система издаст ранний предупредительный звуковой сигнал.Он издает три длинных звуковых сигнала за шесть секунд. Водителю требуется около 8 секунд, чтобы войти в бессознательное состояние, и зрачок будет становиться все меньше и меньше. Система полностью способна запустить сигнализацию до того, как она станет опасной. Фотография справа — это процесс идентификации водителя в очках.

Помимо тревожных звуков в кабине, MR688 также может интегрироваться с системой управления автопарком (система GPS-слежения) для вывода сигнала или изображения усталости, когда возникла тревога, менеджер также узнает о ситуации водителя по выходному сигналу.

О очках

Если водитель носит очки с оправой, в случае, если оправа закрывает глаза водителя, очки следует задвинуть немного выше на нос, или установить монитор в нижнем положении, мы рекомендуем носить очки без оправы. или с большим объективом.

Для людей, которые носят солнцезащитные очки глубокого цвета, они могут установить монитор поближе, мы рекомендуем водителям носить солнцезащитные очки с неотражающим светом.

MR688 может обнаруживать в любых условиях:

Костюм для всех типов автомобилей:

1. Вреден ли инфракрасный свет для моих глаз и тела?

Вообще нет, средняя выходная мощность света составляет менее 0,2 Вт, и в основном гаснет при распространении под углом 30 ° и расстоянии метра, менее 1/10 естественного света в помещении, просто потому, что инфракрасный свет не виден смешиваясь с другими огнями, вы не осознаёте существующее.И мы также сделали тест SGS, он одобрил отсутствие вреда для глаз или тела.

2. Меня беспокоит слишком много шумных будильников.

Не беспокойтесь об этом, устройство имеет разные уровни чувствительности, на каждом уровне оно может быстро определить реальное состояние сонливости или рассеянности, только время тревоги отличается для осмотра и обычного закрытия глаз. Если вы не хотите, чтобы они были слишком шумными, вы можете установить чувствительность на более низком уровне, в этом случае он будет тратить больше времени на срабатывание сигнализации, никто не будет делать это так долго при движении по шоссе, вам просто нужно установите чувствительность на уровень, который вам подходит.

3. Если мне нужно водить машину в состоянии усталости, будет ли это полезно?

Да, некоторые водители грузовиков всегда водят машину в состоянии усталости, некоторые люди дремали, когда едут по шоссе, или если у вас бессонная ночь, но нужно ехать сегодня. MR688 определит усталость от вождения и подаст сигнал тревоги в момент засыпания, чтобы разбудить вас. Но мы все же рекомендуем вам не водить машину в утомленном состоянии и достаточно отдыхать.

4. Сложно установить?

Нет, это очень просто, просто прикрепите основной блок перед водителем и подключите питание от прикуривателя или автомобильного источника питания.

5. Может ли подключение к источнику питания автомобиля.

Для нашей коммерческой профессиональной версии MR688 и версии MR688 RS232 источник питания — 5-контактный или 4-контактный кабель, он может напрямую подключаться к источнику питания автомобиля.

6. Повлияет ли это на мое зрение? Нужно ли было на это смотреть?

Нет, он намного меньше GPS-навигатора, и вам не нужно на него смотреть, просто оставьте его в покое после того, как отрегулируете угол наклона к глазам.

7. Почему устройство не срабатывает, когда я закрываю глаза?

Во-первых, вам необходимо убедиться, что устройство находится в правильном положении для установки, что означает, что светодиодный индикатор всегда горит зеленым.
Во-вторых, устройство должно распознавать лицо водителя в первые 10-20 секунд после включения, в этот период оно не может сработать.
В-третьих, MR688 имеет чувствительность будильника, чувствительность будильника по умолчанию составляет 2-3 секунды, он подаст сигнал через 2-3 секунды, когда вы закрыли глаза.

8. Почему прибор не такой чувствительный, как в начале?

Объектив загрязнен, очистите его ватной палочкой, при необходимости используйте спирт.

9. Просто вообще не работает, в чем проблема?

Система требует питания 12 В и мгновенного электрического тока 100-200 мА, пожалуйста, проверьте источник питания, если напряжение низкое или электрического тока недостаточно, на устройстве может гореть зеленый свет, но нет сигнала тревоги. Он работает как с 12 В, так и с 24 В, подходит для газовых и дизельных автомобилей. Имеет хорошие меры защиты от пикового напряжения.

10.Можно ли носить солнцезащитные очки:

Это зависит от типа солнцезащитных очков, пожалуйста, ознакомьтесь со следующей подробной информацией
A. Цветные пленочные зеркальные солнцезащитные очки, могут обнаруживать, но не так точно.
B. Солнцезащитные очки с зеркалом из серебристой пленки, не могут полностью обнаружить
C. солнцезащитные очки с неотражающим светом (включая солнцезащитные очки черного или чайного цвета), обнаружение в порядке, может обнаруживать
D. Солнцезащитные очки с поляризованным светом, могут обнаруживать, но не так точно.

11. Может ли система интегрироваться с системой GPS-слежения, чтобы я мог видеть подробную информацию о центре в офисе?

Да, для нашей профессиональной версии MR688 и версии MR688-RS232 вы можете интегрировать MR688 с системой слежения GPS для вывода сигнала усталости / отвлечения внимания, после чего менеджер сможет узнать подробности дорожной ситуации водителя.

12.Мы — компания, занимающаяся пассажирскими перевозками, если мы установим MR688 на наш автобус, тревожные звуки повлияют на наших пассажиров. Есть ли способ решить эту проблему?

Да, мы можем решить проблему. Для нашей профессиональной версии MR688 он имеет опциональную вибрационную подушку. Вы можете купить нашу вибрационную подушку для подключения к MR688 и отключить тревожные звуки MR688. Когда водитель устает, MR688 не будет издавать звуки, влияющие на пассажиров, но будет дрожать, чтобы разбудить водителя.Тогда мы также можем реализовать функцию, чтобы избежать аварии.

13. Можно ли использовать его на тяжелой машине, например, на карьерном самосвале?

Да, наш MR688 можно использовать на карьерном самосвале. MR688 уже установлен на грузовиках многих крупных горнодобывающих компаний, таких как AngloAmerican, MMG и BHP Ect. У нас есть профессиональный опыт в этой сфере.

14. Если мы хотим использовать наш бренд, это нормально?

Да, мы можем принять логотип OEM, но стоимость будет выше.

15. Можете ли вы внести некоторые изменения в функции продукта?

Да, мы можем настроить в соответствии с требованиями заказчика. Но стоимость будет другой.

.Система датчика состояния усталости водителя

Дмс для системы управления

флота

DMS Система датчика состояния усталости водителя для системы управления автопарком

STONKAM ® DMS Система датчика состояния усталости водителя для системы управления автопарком может помочь контролировать и предупреждать водителя при обнаружении сонливости или отвлечения внимания, который направлен на повышение безопасности вождения. Работа с нашими системами MDVR улучшит эффективность управления автопарком! (Свяжитесь с нами для получения более подробной информации.)

Особенности системы датчика состояния усталости водителя DMS для системы управления автопарком:

  • Обнаружение поведения водителя: обнаружение усталости, обнаружение отвлечения внимания, обнаружение телефона, обнаружение курения, отсутствие обнаружения водителя;
  • Идентификация водителя;
  • Полная интеграция с MDVR, сигнализация в реальном времени и загрузка видео для ненормального поведения при вождении
  • Со встроенной записью сигнала тревоги высокой четкости (разрешение 1920 x 1080, синхронная запись 20 секунд при срабатывании сигнализации)
  • Со встроенным модулем GPS, запись фактическая скорость и местоположение
  • Со встроенным модулем WIFI устройство можно легко откалибровать и настроить через приложение для Android, подключив устройство WIFI
  • Благодаря встроенному инфракрасному свету состояние водителя можно эффективно определить в условиях низкой освещенности. Водитель может быть в солнечных очках и тоже обнаружен
  • Со встроенным громкоговорителем мощностью 2 Вт, хороший звуковой эффект сигнала тревоги

Спецификация DMS Система датчика состояния усталости водителя для системы управления автопарком:

Напряжение питания 10 ~ 36 В постоянного тока
Потребляемая мощность Макс. 4 Вт
Внешнее соединение 4-контактная гнездовая головка, может быть подключена к монитору HD и FHD
Параметры встроенного модуля камеры HD 1920x1080p / 25f или 1920x1080p / 30f
Кодирование видео H.264
Параметры записи Файл записи в формате AVI, TF карта 128 ГБ
Параметры модуля WIFI 2,4 ГГц, 802.11b / g / n 150 Мбит / с
Рабочая температура -20 ~ + 70 ° C
Температура хранения -40 ~ 85 ℃
Размеры 110×86,5×64 мм
Вес 200 г

STONKAM ® DMS Усталость драйвера Система датчиков состояния

Сделайте ваше вождение безопасным

STONKAM ® DMS Система датчиков состояния усталости водителя для системы управления автопарком, основанная на распознавании черт лица, собирает изображения лица водителя и положение головы с помощью камеру, а затем сравнивает их с различными моделями ненормального поведения при вождении в базе данных, чтобы определить текущий статус водителя.

Если есть какие-либо отклонения от нормы вождения (например, усталость, отвлечение внимания, курение, телефонный звонок), включается звуковой или визуальный сигнал тревоги.

Идеальная бесшовная интеграция с STONKAM ® Mobile DVR для управления парком

При работе с нашим MDVR система MDVR может автоматически записывать тревожные события и загружать соответствующие файлы; Информация о тревоге будет одновременно появляться в клиенте для ПК / в мобильном приложении для администраторов автопарка, чтобы они могли анализировать ситуацию вождения транспортных средств.

Запись HD-видео с помощью SD-карты 128 ГБ

Когда система обнаруживает ненормальное поведение при вождении, она автоматически подает сигнал тревоги и записывает в течение примерно 20 секунд с разрешением 1080P HD на карту Micro SD 1 x 128 ГБ (макс.).

Простая настройка устройства в приложении через Wi-Fi

Система мониторинга усталости водителя может подключаться к приложению, разработанному STONKAM®, на мобильном телефоне через Wi-Fi.

Конфигурация устройства, загрузка файлов и другие функции могут быть легко выполнены в приложении.

Встроенный GPS позволяет системе автоматически запускать или останавливать работу

Система записывает положение и скорость автомобиля через GPS при возникновении записи по тревоге.

И он автоматически перестает работать, когда скорость ниже начальной скорости, установленной приложением (0-25 км / ч), вам не нужно вручную выключать систему, когда это не нужно, например, когда это серьезно пробка.

.

Датчик состояния усталости водителя Mr688 Caredrive

Датчик состояния усталости водителя CareDrive MR688

Описание продукта

Краткое описание монитора усталости водителя:
Монитор усталости водителя MR688 — это продукт для обеспечения безопасности водителя и транспортного средства, который может точно прогнозировать и предупреждать о сне водителя во время вождения, чтобы защитить жизнь водителя и избежать повреждения транспортного средства. Он также может подключаться к системе GPS и отправлять информацию об утомляемости в центр управления автопарком для менеджеров, чтобы разработать более эффективные стратегии управления в соответствии с производительностью водителя и сэкономить больше средств для предприятий.Мы начали этот продукт с военными, и теперь наш продукт MR688 используется на многих военных, горнодобывающих и правительственных машинах. Он становится все более популярным во всем мире.

Спецификация монитора усталости водителя:

Название продукта

Монитор усталости водителя

Модель продукта

MR688

Патент №

201029044149,4

Авторские права на программное обеспечение №

2009R11L098079

Базовая технология

Технология распознавания лиц и зрачков

Рабочее напряжение

12 В / 24 В постоянного тока

Минимальное рабочее напряжение

Максимальное рабочее напряжение

32 В

Рабочий ток

Питание 12 В, около 100 мА

Питание 24 В, около 60 мА

Рабочая температура

-10 ℃ ~ + 50 ℃

Температура хранения

-45 ℃ ~ + 80 ℃

Расстояние обнаружения

60-90 см

Характеристики монитора усталости водителя:
1. раннее предупреждение для усталости и отвлекающих факторов. Состояние вождения
2. Бесконтактное обнаружение
3. Костюм для всех транспортных средств
4. Работа весь день, при любой погоде
5. Можно использовать с очками и солнцезащитными очками
6. Отличить настоящую дремоту или подделку спать, эффективно уменьшить ложное предупреждение.
7. прост в установке и использовании.

Функция монитора усталости водителя:
1. своевременный предупреждающий сигнал усталости водителя
2. предупреждающий сигнал отвлечения внимания при вождении (осмотритесь)
3.Предупреждение о превышении скорости движения
4. Интеграция с системой управления автопарком
5. Вывод сигналов тревоги, изображений или видео в систему управления автопарком

Функция

Стандартная версия

Профессиональная версия

RS232 Версия

Чувствительность

Регулируемый

Регулируемый

Регулируемый

Объем

Регулируемый

Регулируемый

Регулируемый

Сигнал превышения скорости

Есть

Есть

Низкая скорость — нет сигнала тревоги

Есть

Есть

Выход тревожного изображения

Есть

Сигнальный интерфейс

Нет выхода

Выходной уровень

RS232

Видеовыход

Дополнительно

Дополнительно

Принцип предупреждения монитора усталости водителя:

Обнаружение изменения зрачка

.

Gps Car Tracker Driver Fatigue Monitor Система предупреждения о безопасности

Описание продукта

900 Подходит для всех транспортных средств

Название продукта:

Driver Fatigue Monitor MR688

9000 9000 по всему миру патент

Номер патента:

201029044149,4

Авторские права на программное обеспечение No.:

2009R11L098079

Технология:

Расширенное распознавание лиц и запатентованная технология обнаружения зрачков

Использование:

С выходом сигнала для системы управления автопарком

Напряжение:

Нормальное рабочее напряжение 12В, 24В

Мин. Напряжение

003 Мин. Рабочее напряжение 14

Максимальное напряжение:

Максимальное рабочее напряжение 32 В

Характеристики системы предупреждения об усталости водителя MR688:

Обнаружение бесконтактного режима.

Работаем круглосуточно.

Отличите реальную дремоту или ложный сон, эффективно уменьшите ложное предупреждение.

Раннее предупреждение о сонливом состоянии.

Обнаружение сна с открытыми глазами.

Обнаружение внезапного сна.

Обнаружить бездумность и вздор.

Может использоваться людьми в очках или солнечных очках.

Небольшой размер и красивый внешний вид, прост в установке и настройке.

Изображение продукта:

Состав продукта:

Вибрационная подушка:

Датчик усталости может подключиться к вибрационной подушке, глядя по сторонам, когда датчик MR688 обнаруживает, когда датчик MR688 , Он будет вибрировать, предупреждая водителя о необходимости не отвлекаться от дороги.Ниже приведены связанные изображения:

MR688 применялся в следующих областях:

  • Логистическая компания;
  • авиация;
  • магазин 4С;
  • Страхование;
  • Горнодобывающая промышленность;
  • Нефтяная компания;
  • Армейский автотранспорт;
  • Водитель метро;
  • Государственная общественная безопасность;
  • Производство автомобилей;
  • Автоматическая производственная линия;
  • Деловой подарок.

Интеграция системы управления автопарком (интеграция GPS / GPRS):

Данные могут быть напрямую отправлены с MR688 в систему связи GPRS для обеспечения предупреждений в реальном времени, когда усталость может представлять угрозу безопасности.

Информация о компании

Образцы доступны для вас в любое время.

Быстрая доставка: как только мы получим ваш платеж, мы можем отправить вам образцы без каких-либо задержек.

Лучшее послепродажное обслуживание: Если у вас возникнут вопросы после покупки нашей продукции, мы сделаем все возможное, чтобы обслужить вас. Мы всегда здесь!

Сертификация:

Наши услуги

Для наших клиентов

Вместе с вами мы достигаем высоких стандартов качества и стремимся к устойчивому развитию.

Вместе с вами мы идем по пути безопасности и успеха — вчера, сегодня и завтра.

Hao Nai Industrial Co., Ltd.

Забота о вождении, забота о жизни!

Если возникнут вопросы, просто свяжитесь с нами.

.

Китайский производитель монитора состояния водителя, управление автопарком, поставщик монитора поведения водителя

Содержание аудита: (для получения дополнительных сведений щелкните логотип)

Основная информация
Возможности внешней торговли
Возможности исследования и разработки продуктов
Система менеджмента и сертификация продукции
Производственные мощности и контроль качества
Финансовое положение
Рабочая обстановка
Фотографии
Отраслевая информация
Энергосбережение и сокращение выбросов
.

Принцип работы датчика усталости водителя q3. Как это работает: система контроля усталости водителя

Количество погибших в ДТП на дорогах России велико. И зачастую причиной смертельных происшествий становится безответственное поведение водителей. Они не соблюдают правила, превышают скорость и выезжают на трассу в состоянии усталости.

В начале октября глубокой ночью — в 02:45 — на одной из российских трасс произошло очередное смертельное ДТП. Минивен и КамАЗ столкнулись из-за того, что иномарка выехала на встречную полосу. Удар был такой силы, что грузовик опрокинулся в кювет. Жертвами этого происшествия стали четверо мужчин, трое участников ДТП получили тяжелые повреждения — переломы позвоночника, травмы головы, переломы костей черепа и ушибы.

«Минивен направлялся в сторону Тюмени, люди ехали из Курганской области от таможни. Возможно, водитель уснул за рулем. КамАЗ двигался по направлению из города. Проезжая часть автодороги была обработана противогололедной смесью», — рассказали в региональной Госавтоинспекции. Таких примеров по стране огромное количество. И тут, естественно, возникает вопрос: как донести до водителей, что не стоит садиться за руль, когда хочется спать.

Опасности вождения

Нередко врачи утверждают, что состояние уставшего человека похоже на состояние употребившего алкоголь. При этом во втором случае за руль садиться категорически запрещено и карается серьезными штрафами, а в первом — остается безнаказанным.

«Состояние сильно уставшего человека и человека, который находится под воздействием алкогольных веществ, — разные по происхождению, но в результате дают схожие эффекты, — говорит заслуженный врач РФ, член Президиума Всероссийского общества наркологов Татьяна Батышева. — Как воздействует алкоголь? Он поражает работу центров головного мозга, осуществляющих регуляцию тонуса сосудов, меняет вегетативные реакции, например, увеличивает частоту сердечных сокращений, изменяет пульсовое давление, легочную вентиляцию.

В результате переутомления у человека ощутимо снижается способность сознательно контролировать свои движения. Ощущаются резкий упадок сил, одышка, сердцебиение. Одно из самых опасных проявлений усталости , с которым может столкнуться водитель, — это зрительный обман. Перед ним на дороге могут «возникать» препятствия, разные предметы и объекты, которых там на самом деле нет. Обычно эти галлюцинации четко проявляются, когда человек активно старается побороть сонливость, наваливающуюся с каждой секундой все сильнее и сильнее. В результате он оказывается в пограничном состоянии, когда совершенно не чувствует, что заснул, и продолжает быть уверенным в том, что он бодр.

И ведь все сами понимают

Согласно исследованиям, проведенным ВЦИОМ по заказу Российского союза автостраховщиков, было выявлено, что большинство россиян в теории уверены: уставший водитель на дороге — зло. 70% опрошенных отмечают, что уставший водитель подвергает себя на дороге большому риску. Причем опасность вождения в состоянии усталости подтверждали как водители с не особенно хорошим знанием правил дорожного движения, так и те, кто считают себя профессионалами на дороге.

И тут остается только надеяться на сознательность самих граждан. Ведь даже инспекторы ГИБДД, остановившие автомобиль, никак не смогут привлечь водителя к ответственности.

«Такого термина, как «усталость», не существует. В документах, касаемых дорожного движения, присутствует термин «утомленное состояние». Физическое состояние водителя при остановке транспортного средства инспектор оценить может только в тех случаях, где четко регламентированы количественные показатели. Например, содержание в крови алкогольных или наркотических средств. Усталость водителя, скорость его реакции в случае отсутствия признаков алкогольного или наркотического опьянения инспектор оценить не может. Особенно при ночной остановке транспортного средства, когда погодные условия не дают произвести даже визуальный осмотр водителя» — отмечает начальник отделения организации контроля за перевозками пассажиров и грузов отдела технического надзора ГУОБДД МВД России Роман Самсонов.

Как будить себя

Традиционно водители стараются помочь себе разными методами. Пьют воду, рассасывают кусочки льда, грызут семечки, брызгают в лицо холодной водой из пульверизатора и т.д. При этом, как говорят специалисты, все эти способы совершено недейственны и не оказывают никакого эффекта. Мозг продолжает отключаться.

Исследования показали, что водителю обязательно требуются перерывы, чтобы отдохнуть, возможно, поспать. «Бывают также состояния, когда ты вроде и не устал, а в сон клонит. Я часто встречал водителей, которые засыпали за рулем. Глаза закрыл на секунду… и ты уже в кювете. И в этом случае любой кофе или энергетик — мертвому припарки. Лучше просто полчаса покемарить. Ведь иностранцы, они не просто так придумали систему «по 4 часа». Тахограф в этом плане очень полезная штука. Он контролирует режим труда и отдыха, и в Европе за этим очень строго следят: нарушение этого правила очень строго карается. Там как раз могут закрыть глаза на какую-нибудь неправильную парковку. По сравнению с усталостью водителя это мелочи, ведь большинство аварий случаются именно от усталости», — говорит водитель Владимир Князев.

При этом, как отмечают водители, система тахографии , которая сейчас запущена в России для грузопассажирских перевозок, до идеала далека, хотя идея самого устройства вполне приемлема. Многие водители жалуются на то, что отсутствуют стояночные пункты, где можно поесть, помыться и отдохнуть положенное время: когда в Европе каждые 10-20 км трассы стоит паркинг, в России не всегда есть даже банальные заездные карманы.

«Конечно, система тахографии объективно не будет работать, если не будут обеспечены реальные условия для выполнения процедур контроля, а эти условия на текущей стадии развития системы не обеспечены и это факт, — поясняет председатель Ассоциации «Рустахоконтроль» Геннадий Мирошин. — Законодательные требования были написаны без учета возможности реализовать процедуры контроля предъявляемых к перевозчику требований, и в результате мы получили систему, которая позволяет перевозчикам уклоняться от исполнения своих обязательств перед обществом, наивно полагаться на то, что требования будут выполняться в условиях отсутствия реального наказания за их нарушение. В этом и состоит проблема — парковки появятся только тогда, когда услуга паркинга будет востребована перевозчиками, а востребована она будет только тогда, когда перевозчика будут серьезно и главное неотвратимо наказывать за нарушение режимов труда и отдыха».

Согласно опросам, если мужчинам рекомендован отдых каждые 4 часа, то женщинам за рулем лучше не проводить больше 3-х часов. При этом ученые доказали, что перерывы после каждых двух часов, проведенных за рулем, особенно требуются водителям, стаж которых не превышает 5 лет.

«Нельзя однозначно сказать, сколько нужно отдыхать водителю, чтобы восстановиться. Слишком много факторов: человеческая индивидуальность, причина усталости, вид усталости — в одном случае достаточно подремать полчасика, в другом — месяц в санатории. Конечно, хочется, чтобы больше внимания мы уделяли не борьбе с усталостью, не устранению последствий, а профилактике — правильное питание, двигательная активность и соблюдение режима труда и отдыха» — говорит психолог-консультант Ольга Медведева.

Показатели усталости

Чтобы понять степень усталости человека, можно провести простой тест. При нормальном состоянии человек моргает 15 раз в минуту, глаз закрывается на 50 мс. При усталости человек моргает 60 раз в минуту, время, на которое он закрывает глаз — 70 мс. В результате выходит, что у уставшего человека 4,2 сек в минуту закрыты глаза.

Проблемы возникают и с реакцией. В норме время реакции составляет 0,23-0,3, в состоянии усталости оно существенно увеличивается. А вслед за этим увеличивается тормозной путь и прочие важные показатели для водителя.

Материал подготовлен в рамках

05.03.2018

Как работает система контроля усталости

Создание современных транспортных средств сопровождается внедрением функций, направленных на комфортность их использования. Автоконцернами разработаны, внедряются Attention Assist и DAC – устройства, контролирующие степень утомления лица, сидящего за рулем. Они наблюдают за уровнем физических усилий для управления агрегатом, сигнализируют о необходимости остановки для отдыха. И так как же работает система контроля усталость водителя у различных производителей автомобилей.

Основные параметры организации проверки усталости водителя

Процесс носит тройной уровень, зависящий от созданных условий.

Проверяется безопасность движения автомобиля, взгляд органов зрения шофера. Автостроительный концерн Mercedes-Benz последнюю семилетку, анонсируя разнообразные модели, оснащает их установкой Attention Assist, способной следить за поведением лица, управляющего транспортным средством. Фиксируются операции по вождению, применению рулевой баранки, анализируются привычки управления авто, иные специфические параметры, характеризующие личность рулевого движением.

General Motors, используя алгоритмы Seeing Machines, внедрила её на грузовую технику, колесные транспортные средства по рельсовым путям, использует на разработанных горных предприятиях, занимающихся добычей ископаемых открытым способом. Вмонтированный специальный блок контролирует состояние открытости глаз водителя, их сосредоточенность на движении, контроле за состоянием дорожного покрытия.

Система контроля усталости водителя Шкода Кодиак например использует показатели датчика водительской баранки, регистратора частоты использования педалей. Применяются усредненные показатели бодрого, внимательного водителя. Отличие фактических результатов от занесенных в качестве образца, указывает на утомляемость.

Применяемые опции можно использовать для управления отдельными функциями перемещающегося аппарата. Направленность глаз позволяет манипулировать отдельными показателями на панели управления. Забывчивость взглянуть в зеркало при обгоне, повороте исправит встроенная система напоминания о необходимости этого действия.

По статистике, одной из самых частых причин автомобильных аварий является усталость водителя. Исследования показали, что уже через четыре часа вождения, скорость реакции, как правило, снижается в два раза, а уже восемь часов поездки и вовсе демонстрируют действительно катастрофические результаты – замедление реакции в шесть раз. А так как каждый автомобильный производитель всегда стремился сделать свою продукцию максимально безопасной, после проведённых исследований, начались активные разработки специального датчика, определяющего уровень усталости водителя.

Инноваторами в этой области можно считать японскую компанию Nissan, силами специалистов которой, уже в 1977 году была запатентована по-настоящему революционная автомобильная технология. Однако, из-за активной работы в других сферах, первая рабочая система подобного рода была реализована только через несколько лет.

По факту же первыми использовали новую технологию на практике шведские Volvo, устанавливая систему, получившую название Driver Alert Control, в которую входила камера, остлеживающая поведение машины на дороге, а также сам датчик, замеряющий частоту и манеру движений рулевого колеса. Система выдавала определённые сигналы, когда показатели движений руля через чур отклонялись от нормы.

Driver Alert Control предлагает уставшему водителю остановится и передохнуть выпив чашечку кофе

Позже к двум автомобильным гигантам присоединилась и компания Mercedes. Система претерпела некоторые изменения: было решено убрать видеокамеру и добавив датчик, реагировавший на частоту и силу нажатия на педаль. Кроме того, система дополнилась показателями, обозначавшими определённые нормы. Датчики срабатывали, давая сигнал об остановке, когда эти показатели предельно отклонялись от нормальных. Но такая система не могла подойти под каждого водителя. Позже она была несколько изменена. Были также установлены датчики для определения ветра сбоку, и для оценки качества дорожных покрытий. Также добавились датчики для определения нажатий кнопок магнитолы и климат контроля.

Подобные системы также используются на машинах Skoda и Volkswagen.

На сегодня самыми распространённым и являются два вида реализации системы. Первый случай предполагает измерение датчиком поведения на дороге, куда входят такие характеристики, как сила нажатия на педали тормоза и газа, а также амплитуда движений рулевого колеса. Именно этот вид системы используют Volkswagen, Mersedes, Volvo и Skoda.

Если говорить о японском сегменте рынка, то здесь используется несколько иной способ. Именно поэтому больше всего внимания уделяется психоэмоциональн ым показателям самого водителя транспортного средства. Для контроля здесь используется видеокамера, которая предназначена для слежения за мимикой лица и жестами водителя. Прежде всего, система настраивается на реагирование при закрытии глаз, отвечая предупредительны м сигналом. Анализируется и то, насколько часто моргает водитель, насколько глубоко и размеренно он дышит, распознавая при этом, когда человек просто моргает за рулём, а когда закрывает глаза.

В целом система в обоих случаях работает примерно одинаково.

Для начала блок управления занимается сбором и анализом полученной информации, поступающей с самих камер и датчиков. Такой подход призван в значительной мере расширить возможности системы для распознавания имеющихся условий. После этого, анализируется и определяется некая манера вождения каждого водителя, чтобы в последствие подстроить систему под индивидуальные параметры. Таким образом, полученные данные со временем становятся установленной нормой в системе.

В дальнейшем, поступающая информация будет сравниваться с определёнными заранее значениями норм.

Временные показатели первоначального измерения для каждой марки сугубо индивидуальны. Обычно вся процедура занимает от 15 до 30 минут.

При отклонении от нормальных показателей система дает предупреждающий звуковой сигнал водителю, оповещая о необходимости остановки.

Как показывает статистика, около четверти всех аварий происходят из-за переутомления водителя во время длительной поездки. Проведенные исследования дали не слишком утешительные результаты: после четырех часов непрерывной езды, реакции водителя замедляются вдвое, а через восемь – в шесть раз. Каждый автопроизводитель стремится сделать свои машины как можно более безопасными, отсюда впервые и появилась идея разработать датчик усталости водителя, который мог бы распознавать степень утомления и подавать сигнал о необходимости сделать остановку для отдыха.

Как появилась система контроля усталости водителя

Первой компанией, всерьез принявшейся за реализацию системы контроля усталости водителя, стала японская фирма Nissan. Свои изыскания она начала в 70-х годах прошлого века, а в 1977 году фирма запатентовала результаты работы своих инженеров. Временным препятствием для дальнейшей работы стал интерес к более простым, но не менее важным системам безопасности, а именно ABS, ESP и EBD. В результате первая система контроля усталости водителя, на автомобиле появилась почти тридцать с лишним лет спустя, когда работу прочих систем осталось только совершенствовать.

Первой фирмой, сумевшей на практике реализовать все инженерные изыскания, стала шведская компания Вольво. Ее система получила название Driver Alert Control. Она включает в себя видеокамеру, которая отслеживает положение автомобиля на дороге и его траекторию, и датчик, регистрирующий частоту движений руля. Когда машина начинает сильно отклоняться от нормальной траектории, система «предлагает» остановиться и отдохнуть.

Позже аналогичная система распознавания усталости была разработана компанией Мерседес. Немцы решили не использовать камеру, оставив лишь датчик рулевого колеса и датчик, регистрирующий силу и частоту нажатий на педали. В блок управления системы занесена информация о том, какие усредненные показатели должны быть, если за рулем находится бодрый и внимательный водитель. Если текущие значения значительно отличаются от эталонных, значит, водитель утомился. Недостаток системы заключается в том, что работает она по предустановкам, т.е. не учитывает особенности конкретного человека. В более поздних версиях систем анализируется также частота нажатий кнопок управления климатом и магнитолой, а также внешние условия – сила бокового ветра и качество дорожного полотна. Это позволило системе адаптироваться под конкретного водителя.

Аналогичные системы применяются на автомобилях Фольксваген и Skoda. На автомобили Skoda Octavia она устанавливается только в качестве опции, независимо от комплектации, в то время как Пассат имеет ее штатно, начиная с комплектации Comfortline.

Способы реализации системы

Существует два способа реализовать подобную функцию. В первом случае специальный датчик регистрирует только параметры движения автомобиля, а именно частоту и амплитуду подруливающих движений, нажатия на педали газа и тормоза. Приверженцами данного варианта являются европейские производители: Мерседес, Фольксваген, Skoda, Volvo.

Японские фирмы стремятся реализовать контроль усталости водителя несколько иначе. Они убеждены, что в первую очередь необходимо анализировать психоэмоциональное состояние. Поэтому основным звеном такой системы является видеокамера, задача которой следить за мимикой и жестами того, кто сидит за рулем. Работает она следующим образом. В первую очередь система распознавания усталости водителя реагирует на закрытые глаза. Если водитель закрывает глаза, система немедленно подает предупреждающий сигнал. Перед инженерами стоит задача «научить» ее отличать, когда водитель просто моргает, а когда засыпает. Помимо этого анализируется частота морганий, движения глаз, мимика, жесты, частота и глубина дыхания (по движениям грудной клетки).

Как работает система контроля усталости водителя

В целом, независимо от способа реализации, контроль усталости водителя работает следующим образом. Первое время блок управления собирает и анализирует всю информацию, поступающую от датчиков и видеокамер. В результате система определяет стиль езды водителя и внешние условия (время суток, состояние дороги, ветер). Эти данные становятся эталонными, в дальнейшем поступающая информация сравнивается с имеющейся, для своевременного распознавания усталости водителя.

Разным автомобилям на первоначальный сбор данных требуется разное время, например, Мерседес SLK делает это за полчаса, Фольксваген Пассат и Skoda Octavia ограничиваются 15 минутами.

Такой подход в значительной мере расширяет возможности системы распознавания, поскольку контроль усталости водителя осуществляется не по какому-то шаблону, а в качестве исходных данных берутся показатели конкретного человека, сидящего за рулем.

Все водители транспортных средств знают, что не всегда удается сесть за руль полностью отдохнувшим и выспавшимся, полностью работоспособным.

В тоже время практически каждый, кто столкнулся с переутомлением, понимает, что в утомленном состоянии водитель не может адекватно реагировать и принимать верные решения. Утомленное и болезненное состояние можно сравнить с состоянием водителя, употребившего алкогольные напитки, и говорить в данном случае о безопасности дорожного движения не приходится.

Пилот самолета, диспетчер, лицо, управляющее атомным реактором, никогда не допускаются до работы без осмотра медика, в тоже время многие из нас забывают, что водитель автомашины приравнивается к данной категории, так как управляет источником повышенной опасности для окружающих.

Согласно п. 2.7 Правил дорожного движения «Водителю запрещается управлять транспортным средством в болезненном или утомленном состоянии».

Если водитель находится в состоянииутомления , уровень безопасности движения существенно снижается –утомление негативно влияет практически на все основные функции восприятия человека, а также на некоторые психофизиологические характеристики.

В первую очередь страдает зрительное восприятие: утомленный водитель хуже видит удаленные или мелкие объекты на дороге, не может точно определить расстояние до того или иного объекта или оценить скорость движения остальных участников дорожного движения. Но ухудшается не только качество восприятия –утомление самым негативным образом влияет на его организацию: уставший человек медленнее переключает внимание с одного объекта на другой. Водитель, который управляет автомобилем в состоянииутомления , дольше, чем обычно, концентрирует внимание на отдельных встреченных им объектах, и медленнее реагирует на внезапные перемены ситуации на дороге.

Утомление способно также негативно воздействовать и на память человека – многие водители замечали, что в конце какой-либо длительной поездки они тратят намного большее количество времени не только на обнаружение сигнала, но и на его оценку, то есть на переработку полученной информации. В фазеутомления человек обычно проявляет два вида нежелательных реакций – как чрезмерно замедленные, так и чересчур быстрые.

Обычноутомление развивается во время длительных поездок за рулем и обнаруживает себя уже на 4-5 час вождения. Еще через пару часовутомление начинает ощущаться явно, а водители, которые сидят за рулем более 9 часов, поддерживают свой физический тонус уже исключительно собственными волевыми усилиями.

Еслиработоспособность водителя резко падает (такое, как правило, происходит во время длительных многочасовых поездок за рулем), опасность возникновения дорожно-транспортного происшествия значительно возрастает.

Водитель, чувствуя сонливость, может какое-то время преодолевать ее и достаточно надежно управлять автомобилем, но он должен знать, что засыпание может наступить внезапно и он этот момент может не заметить, что создает очень серьезную угрозу для безопасности дорожного движения. Поэтому, если у вас появилась сонливость за рулем, то бороться с ней на ходу не следует. Нужно остановиться и поспать непродолжительное время или проделать гимнастические упражнения. Только после снятия сонливости можно продолжать путь.

Характерным признаком наступающего утомления может служить появление, казалось бы, незначительных ошибочных действий: рассеянное внимание, желание выпрямиться, переменить позу. При таких признаках утомления необходимо немедленно прекратить движение. Первые признаки утомления, появившиеся после нескольких часов за рулем, не опасны для водителя и легко устраняются кратковременным отдыхом. Доказано, что при одном и том же времени отдыха несколько коротких перерывов значительно эффективнее одного продолжительного перерыва.

«Группой риска» среди водителей являются, как правило, водители, осуществляющие пассажирские, междугородние и международные перевозки, а также водители большегрузных транспортных средств.

Уважаемые водители! Утомленное или болезненное состояние за рулем может стать причиной серьезного дорожно-транспортного происшествия. Не стоит торопиться приехать домой и отдохнуть, так как такие действия могут привести к непоправимым последствиям. Лучшим решением в такой ситуации будет кратковременный отдых в пути!

Отделение пропаганды ОГИБДД.

Volvo расширила возможности мониторинга усталости — ДРАЙВ

Новую серию опытов компания Volvo запустила совместно с Технологическим университетом Чалмерса.

Различные опыты с отслеживанием усталости водителя, в том числе по движению глаз, начали проводить много лет назад. Теперь на новом витке развития электроники компания Volvo, традиционно уделяющая высокое внимание безопасности, расширила давнюю идею. В новой системе инфракрасные датчики в панели приборов следят за лицом и, в частности, за глазами водителя. В случае, если человек начал терять внимание или засыпать, электроника может действовать сразу по нескольким направлениям.

Комплекс определяет и направление взгляда, и то, насколько широко открыты глаза водителя, плюс контролирует положение и наклон головы.

Предупредить человека об усталости или разбудить его — уже само собой разумеющиеся действия. Но шведы говорят: степень концентрации внимания водителя будет влиять ещё и на программу работы систем контроля за полосой движения, предупреждения столкновений и адаптивного «круиза» с функцией полной остановки. Так, если сидящий за рулём достаточно сосредоточен, порог срабатывания этих устройств мог бы отодвигаться дальше, а при усталости, напротив, они бы вмешивались в управление намного раньше, чем в стандартной ситуации. Как бонус, такая система, узнающая человека в лицо, автоматически настраивала бы под него кресло и руль. А ещё отслеживание направления взгляда можно связать с управлением адаптивным головным светом и даже набором светильников в салоне.

Пара интересных опытов в этой же области: около трёх лет назад компания BMW испытала биосенсорный руль, измеряющий частоту сердечных сокращений и насыщение крови кислородом. Цель та же — мониторинг усталости или стресса с целью предупреждения аварий. При первых признаках опасной ситуации электроника могла бы блокировать телефонные звонки, чтобы не отвлекать человека, а в критическом случае — останавливать автомобиль. Примерно в это же время Toyota проводила опыты с баранкой, оснащённой датчиками электрокардиограммы. Тут основной упор делался на пожилых водителей: мол, такая система может обнаружить надвигающийся приступ и привести в готовность системы безопасности, а также предупредить службы спасения. Кстати, пару лет назад опыты с биометрическим рулём с целым комплексом датчиков запустила компания Ford. На серийных автомобилях Mercedes степень усталости водителя вычисляет система Attention Assist по 70 косвенным признакам. Среди них: время суток и окружающий трафик, состояние дороги, пройденное в поездке расстояние и то, как именно человек ведёт автомобиль, как пользуется кнопками на центральной консоли и так далее. В результате система может рекомендовать остановиться и сделать перерыв на чашечку кофе. Похожий комплекс внедрён на моделях концерна Volkswagen и всё той же компании Volvo. А на Лексусах, к примеру, камера следит за глазами водителя. Если они закрыты или долго не смотрят на дорогу, система Driver Monitoring System выдаёт предупреждающий сигнал.

Дальнейшая логичная эволюция системы мониторинга водителя — интеграция её в комплекс автопилота. Понятно, что такой автомобиль брал бы управление на себя в случае, если водитель отвлёкся, заснул или упал в обморок. Одновременно активировались бы системы превентивной безопасности. А ещё, как предвидят сами шведы, в ситуации, когда человек хочет взять управление на себя, электроника, прежде чем выключить автопилот, могла бы определять, достаточно ли водитель готов к тому, чтобы вести автомобиль. Мы надеемся не застать время, когда компьютер не позволит нам рулить, решив, что не только самочувствие, но и навыки наши недостаточно хороши.

Passat — Не отвлекайтесь от главного

Система IQ.Light

Адаптивный дальний свет

Светодиодные матричные фары с динамическим управлением дальним светом облегчают вождение в темное время суток.

Благодаря IQ.Light автомобиль на скорости свыше 65 км/ч может ехать с постоянно включённым дальним светом, при этом система, распознавая появление других автомобилей в потоке, отключает часть светового пучка для предотвращения ослепления других участников движения. Система работает в нескольких режимах в зависимости от уровня освещенности.

Система IQ.Drive

Частично автономное управление автомобилем

Интеллектуальные электронные помощники IQ.Drive помогают водителю Volkswagen Passat в повседневных ситуациях, повышают комфорт и безопасность вождения.

Автоматический парковочный ассистент Park Assist

Ассистент руления при парковке Park Assist – отличная помощь при заезде на парковочное место и выезде с него. Система позволяет обеспечить как продольную, так и поперечную парковку передним и задним ходом. Выбирать требуемый парковочный маневр в новейшей версии системы Park Assist больше не нужно. Система сделает это автоматически.

Ассистент помощи при перестроении Side Assist

Система предупреждает водителя об автомобилях в слепой зоне и таким образом помогает ему при смене полосы. Ассистент начинает работать после активации уже на скорости от 10 км/ч. Два радарных датчика контролируют зону за автомобилем до 70 м и в слепой зоне рядом с автомобилем.

Ассистент удержания в полосе Lane Assist

Lane Assist предупреждает водителя о неумышленном смещении из полосы и при необходимости активирует рулевое управление для возвращения автомобиля в полосу.

Система распознает сплошную и прерывистую разметку белого и желтого цвета, при этом одной линии справа или слева уже достаточно.

Адаптивный круиз-контроль

Адаптивный круиз-контроль автоматически изменяет скорость автомобиля вплоть до предустановленной максимальной, поддерживая заданную дистанцию до впереди идущего автомобиля, и замедляет автомобиль вплоть до полной остановки.

Радарный датчик отслеживает область перед автомобилем и позволяет измерить расстояние до впереди идущего транспортного средства и его относительную скорость.

Активное управление шасси DCC

Индивидуальность во всем

Система адаптивного управления ходовой частью на Volkswagen Passat с широким диапазоном настроек позволяет более четко подстраивать жесткость подвески под индивидуальные характеристики вождения.

Проекционный дисплей HUD

Не отвлекайтесь от главного

Доступный в качестве опции проекционный дисплей выводит важную информацию, например, скорость движения и указания навигационной системы, непосредственно в поле зрения водителя — прямо на лобовое стекло.

Цифровая приборная панель

Получайте только ту информацию, которая Вам нужна

На интерактивной приборной панели отображаются все необходимые водителю данные. Дисплей с высоким разрешением и диагональю 26 см (10.25 дюймов) заменяет привычную панель инструментов и спидометр.

Система кругового обзора Area View

Четыре камеры показывают, что происходит вокруг

Система кругового обзора Area View выводит изображения четырех камер на экран мультимедийной системы, что значительно облегчает маневрирование. Камеры позволяют видеть, что происходит вокруг автомобиля с высоты птичьего полеты, это особенно удобно, если обзор водителю загораживают другие объекты.

Системы бесключевого доступа и запуска двигателя

Keyless Access и Start/Stop

Благодаря системе бесключевого доступа и запуска двигателя, вы можете не доставать ключ. Стоит только коснуться водительской двери, и система Keyless Access разблокирует замки автомобиля с помощью радиосигнала. Остается только запустить двигатель нажатием кнопки.

Система распознавания усталости водителя

Сделайте паузу

Система распознавания усталости водителя определяет1В рамках ограничений функционала системы. критическую утомленность водителя и рекомендует сделать перерыв, подавая звуковой и визуальный сигнал. Наличие системы не снимает с водителя необходимости самостоятельно контролировать свое состояние.

VW Connect

Общайтесь с умным автомобилем

С помощью приложения для смартфона получайте важнейшие данные о своем автомобиле.

Подробнее

MR688 контроль усталости привода – CareDrive

1. Раннее предупреждение об усталости водителя и отвлечении его внимания.

В дополнение к обнаружению усталости водителя и раннему предупреждению, датчик сонливости MR688 может выдавать предупреждения, чтобы не отвлекать внимание от несчастных случаев во время вождения. ..

2. Различайте настоящий сон и ложный сон (например, сон при открытии глаз) и эффективно уменьшайте количество ложных тревог.

Запатентованная технология обнаружения зрачков с сетчатой ​​мембраной гарантирует, что вся усталость может быть обнаружена и обнаружена немедленно, даже если водитель открывает глаза во время усталости.

3. Отличная обнаруживающая способность очков: может использоваться для очков и солнечных очков.

Отличная обнаруживающая способность очков. Водители могут носить обычные очки или солнцезащитные очки с антибликовым покрытием. Система определения сонливости MR688 всегда может точно проанализировать состояние усталости водителя.

Бесконтактное обнаружение.

5. Подходит для всех скинов и всех транспортных средств.

Усовершенствованная система распознавания лиц распознает любое человеческое лицо. Работает со всеми типами телесных тонов (желтым, белым или черным). Благодаря технологии обнаружения зрачков MR688 предупреждает о неизбежных авариях, вызванных усталостью водителя и его отвлечением.

6. Простота установки и использования.

Благодаря небольшому размеру и компактности MR688 практически не влияет на поле зрения водителя. Его легко прикрепить к приборной панели.

Доступен весь день в любую погоду.

Система безопасности автомобиля MR688 доступна весь день и при любых погодных условиях. Будь то день или ночь, дождь или снег, система всегда может точно проанализировать усталость водителя.

8. Широкий диапазон напряжений.

Блок питания может работать в широком диапазоне напряжений от 9 В до 36 В, подходит как для автомобильных аккумуляторов 12 В, так и 24 В, а также имеет хорошее решение для защиты от пикового напряжения.

9. Очень низкое энергопотребление.

Для автомобильного аккумулятора на 12 В средний ток составляет менее 100 мА, а для автомобильного аккумулятора на 24 В средний ток составляет около 60 мА, что примерно на том же уровне, что и ток утечки аккумулятора. Поэтому в этом случае почти нет энергопотребления.

10. Возможность интеграции с системой управления автопарком.

Система предупреждения об утомлении водителя имеет привлекательный внешний вид и компактные размеры. Это меньше одной трети размера 4,3-дюймового навигатора и не закрывает обзор водителю. Универсальное вращающееся основание упрощает установку и регулировку. Его можно разместить слева, по центру или справа от приборной панели. MR688 выглядит как камера, но имеет встроенную инфракрасную камеру высокого класса, микропроцессор, модуль памяти и систему сигнализации.

 

Все компоненты работают в диапазоне от -45 ° до + 85 °, а ключевые устройства упакованы в сверхкомпактный автомобильный корпус стандарта BGA. Это устройство изготовлено из экологически чистых материалов и не содержит свинца. Он проходит через CE и FCC. На сегодняшний день MR688 имеет более 10 независимых патентов.

 

элемент объяснение
Рабочее напряжение 12 В / 24 В постоянного тока
Минимальное рабочее напряжение
Максимальное рабочее напряжение 32В
Рабочий ток Источник питания 12 В, около 100 мА
Источник питания 24 В, около 60 мА
Рабочая Температура -10 ℃ ~ + 50 ℃
Температура хранения -45 ℃ ~ + 85 ℃
Расстояние обнаружения 60〜90см
  • Функциональный
  • характерная черта
  • Технические характеристики и параметры
  • Принципы работы
  • заявление
  • Часто задаваемые вопросы
  • Сигнализация усталости водителя

    Предупреждение об усталости водителя MR688 использует технологию идентификации зрачка для обнаружения и анализа изменяющихся характеристик зрачка. Если водитель определил, что устал, раздается звуковой сигнал, предупреждающий водителя.

  • Внимательная сигнализация водителя

    Сигнализация MR688, предотвращающая засыпание, также предназначена для обнаружения отвлеченного вождения. Если водитель не оглядывается или не концентрируется на дороге, MR688 предупредит и напомнит водителю.
     

  • Сигнал превышения скорости

    Клиенты могут установить значения скорости для системы предупреждения водителя MR688. MR688 предупредит вас об обнаружении превышения скорости.
     

 

  • Сигнал усталости водителя или вывод изображения

    Система мониторинга усталости водителя MR688 может подключаться к системе AVL / GPS клиента и отправлять сигналы и изображения усталости в центр управления транспортными средствами, чтобы понять ситуацию водителя в режиме реального времени и улучшить управление безопасностью автопарка.

  • Сигнализация вибрационной подушки

    Систему обнаружения сонливости водителя MR688 можно подключить к вибрирующей подушке. Когда MR688 обнаруживает водителя в сонном состоянии, он пробуждает водителя, подавая предупреждающий сигнал и выходной сигнал на вибрационную подушку.
     

  • Вывод видео об усталости водителя

    Система обнаружения сонливости водителя MR688 может быть подключена к клиентскому MDVR и выводить видео для четкого доказательства.
     

 

1. Раннее предупреждение об усталости водителя и отвлечении его внимания.

В дополнение к обнаружению усталости водителя и раннему предупреждению, датчик сонливости MR688 может выдавать предупреждения, чтобы не отвлекать внимание от несчастных случаев во время вождения. ..

2. Различайте настоящий сон и ложный сон (например, сон при открытии глаз) и эффективно уменьшайте количество ложных тревог.

Запатентованная технология обнаружения зрачков с сетчатой ​​мембраной гарантирует, что вся усталость может быть обнаружена и обнаружена немедленно, даже если водитель открывает глаза во время усталости.

3. Отличная обнаруживающая способность очков: может использоваться для очков и солнечных очков.

Отличная обнаруживающая способность очков. Водители могут носить обычные очки или солнцезащитные очки с антибликовым покрытием. Система определения сонливости MR688 всегда может точно проанализировать состояние усталости водителя.

Бесконтактное обнаружение.

5. Подходит для всех скинов и всех транспортных средств.

Усовершенствованная система распознавания лиц распознает любое человеческое лицо. Работает со всеми типами телесных тонов (желтым, белым или черным). Благодаря технологии обнаружения зрачков MR688 предупреждает о неизбежных авариях, вызванных усталостью водителя и его отвлечением.

6. Простота установки и использования.

Благодаря небольшому размеру и компактности MR688 практически не влияет на поле зрения водителя. Его легко прикрепить к приборной панели.

Доступен весь день в любую погоду.

Система безопасности автомобиля MR688 доступна весь день и при любых погодных условиях. Будь то день или ночь, дождь или снег, система всегда может точно проанализировать усталость водителя.

8. Широкий диапазон напряжений.

Блок питания может работать в широком диапазоне напряжений от 9 В до 36 В, подходит как для автомобильных аккумуляторов 12 В, так и 24 В, а также имеет хорошее решение для защиты от пикового напряжения.

9. Очень низкое энергопотребление.

Для автомобильного аккумулятора на 12 В средний ток составляет менее 100 мА, а для автомобильного аккумулятора на 24 В средний ток составляет около 60 мА, что примерно на том же уровне, что и ток утечки аккумулятора. Поэтому в этом случае почти нет энергопотребления.

10. Возможность интеграции с системой управления автопарком.

Система предупреждения об утомлении водителя имеет привлекательный внешний вид и компактные размеры. Это меньше одной трети размера 4,3-дюймового навигатора и не закрывает обзор водителю. Универсальное вращающееся основание упрощает установку и регулировку. Его можно разместить слева, по центру или справа от приборной панели. MR688 выглядит как камера, но имеет встроенную инфракрасную камеру высокого класса, микропроцессор, модуль памяти и систему сигнализации.

 

Все компоненты работают в диапазоне от -45 ° до + 85 °, а ключевые устройства упакованы в сверхкомпактный автомобильный корпус стандарта BGA. Это устройство изготовлено из экологически чистых материалов и не содержит свинца. Он проходит через CE и FCC. На сегодняшний день MR688 имеет более 10 независимых патентов.

 

элемент объяснение
Рабочее напряжение 12 В / 24 В постоянного тока
Минимальное рабочее напряжение
Максимальное рабочее напряжение 32В
Рабочий ток Источник питания 12 В, около 100 мА
Источник питания 24 В, около 60 мА
Рабочая Температура -10 ℃ ~ + 50 ℃
Температура хранения -45 ℃ ~ + 85 ℃
Расстояние обнаружения 60〜90см

Принципы работы

Водители обычно не замечают усталости за рулем до того, как произойдет настоящая авария. Одна из наиболее важных функций системы предупреждения об усталости водителя — помочь водителю понять, что он на самом деле устал за рулем, и повысить уровень его бдительности. Когда водитель обнаруживает, что система обнаружения сонливости находится в состоянии усталости, она немедленно отправляет водителю резкий и громкий сигнал тревоги на основе технологии обнаружения зрачков. В то же время система слежения, которая посылает сигнал об утомляемости автопарку GPS, затем менеджер знает ситуацию, когда водитель офиса предпринимает какие-то действия, чтобы избежать аварии, таким образом, они лучше управляют автопарком.

Когда отображается предупреждение об усталости, как указано выше, водитель должен немедленно потянуть и отдохнуть, чтобы избежать аварии. Если водитель продолжает движение без отдыха, сигнализация mr688 издает резкий и громкий звук, когда это необходимо, напоминая водителю о необходимости отдыха.

Когда система обнаружения сонливости подключена к источнику питания в течение 2 секунд, зеленый свет будет мигать в течение 1 секунды. Активирована система предупреждения об усталости водителя. Ночью видно, что супер-красный светодиод горит темно-красным светом. В первые 30 секунд система определяет положение и положение водителя и анализирует состояние. На этом этапе предупреждение не выдается. После того, как водитель проехал более 30 секунд, датчик сонливости выдаст предупреждение. Однако при включении питания система укажет, открыты ли глаза водителя. Если горит зеленый свет, глаза водителя открыты. Если зеленый свет не горит, это означает, что водитель закрыл глаза или водитель находится вне зоны видимости. Вы можете отрегулировать положение камеры в зависимости от того, горит ли зеленый свет.

Система предупреждения об усталости водителя MR688 может обнаруживать и анализировать состояние усталости водителя за рулем и анализировать его перед сном. Обычно водитель становится нечувствительным к окружающему освещению до того, как он становится сонным, а интеллектуальное программное обеспечение MR688 продолжает обнаруживать и анализировать, при необходимости будя водителя резким и громким шумом. Водителю следует немедленно остановиться и отдохнуть.

Система обнаружения сонливости MR688 также может напоминать водителю о том, что он отвлекся, чтобы избежать аварии. Водитель не концентрируется на вождении, он просто разговаривает с пассажирами. Водитель держится за голову и тратит много времени на управление аудиосистемой и навигационной системой.

Когда система безопасности автомобиля MR688 определяет, что водитель устал или отвлекается, система подает раннее предупреждение. Вы услышите длинный звуковой сигнал три раза за 6 секунд. Водителю требуется около 8 секунд, чтобы войти в бессознательное состояние, а зрачки сузятся или сузятся. Система может полностью активировать тревогу до того, как она попадет в опасность. На фотографии справа показан процесс идентификации водителя с помощью очков.

MR688 может быть интегрирован с системой управления автопарком (система GPS-слежения), которая выводит сигналы и изображения усталости в дополнение к звуковому сигналу в кабине.При возникновении сигнала тревоги менеджер использует выходной сигнал для проверки статуса водителя. Вы будете знать.

О очках

Если водитель носит очки с оправой, а оправа находится далеко от глаз водителя, слегка приподнимите очки носом или установите монитор в нижнем положении. Желательно носить очки без оправы или с большими линзами.

Тем, кто носит солнцезащитные очки глубокого цвета, они могут установить монитор поближе, мы рекомендуем водителю носить солнцезащитные очки с антибликовым покрытием.

MR688 может обнаруживать в любых условиях:

Подходит для всех типов автомобилей:

1. Вредны ли инфракрасные лучи для моих глаз и тела?

Вообще, средняя мощность светового выхода составляет менее 0,2 Вт, а инфракрасные лучи невидимы, поэтому он почти истощается при распространении под углом и на расстоянии менее 1/10 естественного света в помещении при 30 °. Не распознает предметы . Мы также провели тест SGS. Признано, что это не вредно для глаз или тела.

2. Меня беспокоит слишком много шумных будильников.

Вам не нужно беспокоиться об этом, устройства имеют разные уровни чувствительности, и каждый уровень может быстро определить настоящий сон или отсутствие. Чтобы не было слишком много шума, установите низкую чувствительность. Если это так, потратьте много времени на оповещение. Установите чувствительность на тот уровень, который вам подходит.

3. Пригодится ли данный агрегат, если вам нужно водить машину в утомленном состоянии?

Да, некоторые водители грузовиков устали, некоторые сбиты с толку при движении по автостраде, а иногда не могут спать по ночам, но им нужно ехать сегодня. MR688 определяет усталость и просыпается с сигналом тревоги в момент засыпания. Однако желательно, чтобы вы еще не устали и недостаточно отдохнули.

4. Сложно установить?

Нет, это очень просто, просто приклейте основной блок перед водителем и подключите питание от прикуривателя или от автомобильного источника питания.

5. Его можно подключить к источнику питания автомобиля.

Версии блока питания MR688 Commercial Professional и MR688 RS232 могут быть подключены непосредственно к блоку питания автомобиля с помощью 5-контактного или 4-контактного кабеля.

6. Это влияет на мои глаза? Я должен был это видеть?

Нет, он намного меньше, чем GPS-навигатор, поэтому вам не нужно смотреть на него после поворота глаз и регулировки угла.

7. Почему устройство не срабатывает, когда я закрываю глаза?

Во-первых, вам нужно убедиться, что устройство находится в правильном месте. Это означает, что светодиодный индикатор всегда горит зеленым.
Во-вторых, устройство должно распознавать лицо водителя в первые 10–20 секунд после включения и не может быть активировано в течение этого периода.
В-третьих, MR688 имеет чувствительность будильника, чувствительность будильника по умолчанию составляет 2-3 секунды, и он сработает через 2-3 секунды после того, как вы закроете глаза.

8. Почему устройство не так чувствительно, как было вначале?

Если линза загрязнена, при необходимости очистите ее ватным тампоном, прежде чем использовать спирт.

9. Совсем не работает, что не так?

Для системы требуется источник питания 12 В и мгновенный ток 100-200 мА. Если напряжение низкое, но ток по-прежнему недостаточен, проверьте источник питания. Он работает как от 12 В, так и от 24 В и совместим с бензиновыми и дизельными автомобилями. Приняты отличные меры защиты от пикового напряжения.

10. Действительно ли я ношу солнцезащитные очки?

Это зависит от типа солнцезащитных очков, поэтому, пожалуйста, ознакомьтесь с подробной информацией ниже
. Солнцезащитные очки с цветными пленочными зеркалами можно обнаружить, но они не точны.
B. Солнцезащитные очки с серебряной пленкой и зеркалом не могут быть полностью обнаружены
C.
Солнцезащитные очки с неотражающим светом (включая солнцезащитные очки черного и коричневого цвета), обнаружение в порядке, но может быть обнаружено D. Поляризованный свет Солнцезащитные очки можно обнаружить, но

11. Могу ли я получить дополнительную информацию об офисном центре, так как система может быть интегрирована с системой GPS-слежения?

Да, наши версии MR688 Professional и MR688-RS232 могут интегрировать MR688 с системой отслеживания GPS для вывода сигналов усталости / отвлечения внимания, предоставляя менеджеру подробную информацию о вождении для водителя.

12. Мы — компания, занимающаяся пассажирскими перевозками. Если MR688 установлен в автобусе, звуковой сигнал затронет пассажиров. Есть ли способ решить эту проблему?

Да, проблему можно решить. Наша версия MR688 Pro поставляется с дополнительной вибрационной подушкой. Вы можете приобрести вибрирующую подушку и подключить ее к MR688, чтобы MR688 звучал. Когда водитель устал, MR688 не издает никакого шума, влияя на пассажиров, но встряхивает, чтобы разбудить водителя. Тогда вы сможете реализовать функцию предотвращения несчастных случаев.

13. Можно ли использовать его на тяжелой технике, такой как карьерные самосвалы?

Да, наш MR688 можно использовать на карьерных самосвалах. MR688 уже установлен на грузовиках многих крупных горнодобывающих компаний, таких как Anglo American, MMG и BHP. У нас есть профессиональный опыт в этой сфере.

14. Если вы хотите использовать наш бренд, это нормально?

Да, мы можем принять логотипы OEM, но стоимость будет выше.

15. Можно ли настроить характеристики продукта?

Да, мы можем настроить его в соответствии с вашими требованиями. Но стоимость будет другой.

Система датчиков для определения усталости водителя

Исследователи из Университета Гранады и Политехнического университета Валенсии разработали новую недорогую систему, которая определяет, когда водители устали или отвлекаются, помогая предотвратить возможные дорожно-транспортные происшествия.

Состояние водителя определяется системой из четырех датчиков, которые контролируют различные физические параметры водителя и их положение за рулем. Если система обнаруживает некоторый риск усталости или отвлечения внимания, она генерирует серию акустических сигналов, предупреждающих водителя.

Усталость имеет широкий спектр симптомов: нечеткое зрение и учащенное моргание; беспокойство и изменения в поведении водителя; увеличение количества движений для комфортного сидения на сиденье, а также увеличение времени, необходимого водителю для реагирования на опасные ситуации на дороге.

В то время как большинство доступных в настоящее время решений по устранению утомляемости водителя сосредоточено на движении глаз и распознавании лиц, новая система может пойти дальше и обнаруживать более широкий спектр симптомов, чтобы повысить точность и безопасность.

Электронная плата действует как центральный процессор. Все это дополняется датчиком столкновения, который обнаруживает столкновения или внезапное торможение, и кнопкой для сброса системы, расположенной на рулевом колесе.

Также на рулевом колесе расположены два датчика давления и два датчика температуры, которые расположены так, чтобы контролировать обе руки водителя. В подголовник встроен дополнительный датчик освещенности, который обнаруживает возможный откладывание сна во время движения, а зуммер подает звуковой сигнал.

После срабатывания сигнализации водитель должен отключить ее, нажав кнопку сброса на рулевом колесе.

Центральный процессор получает данные от датчиков каждую секунду, обрабатывает их и анализирует с помощью алгоритма, чтобы проверить, находятся ли результаты от датчиков в пределах пороговых значений, считающихся нормальными или безопасными.

Когда любой из этих датчиков превышает указанные пороговые значения, алгоритм пытается определить, является ли это ложной тревогой или датчики зарегистрировали возможную ситуацию усталости или отвлечения внимания.Если тревога действительна, активируется акустическая тревога.

Забегая вперед, исследователи планируют включить небольшой GPS-приемник для определения местоположения автомобиля и беспроводной модуль, который позволяет подключать систему к смартфонам водителей, чтобы в крайнем случае система могла позвонить в службу экстренной помощи.

Сонный за рулем? Некоторые автомобили могут сказать

Это то, что многие из нас испытали во время вождения, хотя мы, возможно, не хотели бы этого признавать.

Это называется микросном, кратковременным состоянием сонливости, которое может произойти, даже если ваши глаза остаются открытыми.

Сонное вождение убивает. По данным Национальной администрации безопасности дорожного движения, сонное вождение стало причиной смерти 824 человек в 2015 году, последнем году, по которому имеются данные.

Несколько производителей, включая Audi, Mercedes и Volvo, в настоящее время предлагают системы обнаружения сонливости, которые отслеживают движения транспортного средства, такие как угол поворота рулевого колеса, отклонение полосы движения, время пробега и дорожные условия.При обнаружении сонливости водители обычно предупреждаются звуком и появлением значка чашки кофе.

Но производители и поставщики автомобилей сейчас работают над передовыми технологическими решениями, которые выходят за рамки представления о кофейных чашках.

Чтобы узнать, можно ли обнаружить сонливость еще раньше, Plessey Semiconductors разработала датчики, которые можно разместить в сиденье и отслеживать изменения частоты сердечных сокращений.

Алгоритмы, разработанные компанией, указывают, когда дыхание изменяется в соответствии с паттернами, типичными для того, кто спит, выдают предупреждение, прежде чем кто-то действительно почувствует усталость.

«Мы сможем увидеть это в автомобиле через пять лет», — сказал Кейт Стрикленд, технический директор компании, базирующейся в Плимуте, Англия.

Bosch, немецкий поставщик технологий для многих автомобильных компаний, разрабатывает систему на основе камеры, которая будет отслеживать движения головы и глаз, а также положение тела, частоту сердечных сокращений и температуру тела.

Когда такая система используется в транспортных средствах, которые допускают ограниченное автономное вождение, транспортное средство может взять на себя управление при обнаружении сонливости — либо при экстренной остановке, либо на обочине дороги, — сказала Кей Степпер, глава Bosch. помощи водителю и автоматизированного вождения.

Кроме того, датчики на внешней стороне автомобиля будут отслеживать состояние дорожного движения, в котором находится усталый водитель. Как только автомобили смогут общаться друг с другом — такая возможность ожидается в ближайшие несколько лет — другие автомобили смогут совершать соответствующие маневры, чтобы избежать сонливого водителя.

Во Франции Valeo, еще один поставщик автомобильной техники, разрабатывает систему инфракрасных камер, которая будет следить за детьми на заднем сиденье, а также за движениями плеч, шеи и головы водителя в поисках отклонений от нормы.

Проверяя температуру тела и даже то, как одет водитель, система также сможет настраивать температуру в салоне для каждого водителя, сказал Гийом Девошель, директор по инновациям компании.

Nvidia, поставщик микросхем для Audi, Mercedes, Tesla и других компаний, разрабатывает Co-Pilot, инструмент искусственного интеллекта, который может изучать поведение отдельных водителей и определять, когда они действуют за пределами своих норм.

Система в конечном итоге узнает стандартную осанку водителя, положение головы, частоту моргания глаз, выражение лица и стиль рулевого управления, а также другие показатели.В зависимости от возможностей транспортного средства водитель будет предупрежден или автоматически доставлен в безопасное место, когда того потребуют условия.

До тех пор, пока транспортные средства не смогут самостоятельно управлять автомобилем, водителям придется останавливаться, если они почувствуют сонливость. Но водители склонны извиняться, полагая, что опасности нет, потому что они всего в нескольких минутах от дома, или они на самом деле не так устали, как могут чувствовать.

«Чем больше вы устали, тем меньше у вас возможностей изменить свое поведение», например, съехав с дороги для короткого отдыха, — сказал Микаэль Люнг Ауст, технический специалист, работающий над технологиями снижения сонливости в Центре безопасности Volvo в г. Гётеборг, Швеция.

Чтобы побудить сонных водителей сделать перерыв, Volvo с помощью гранта Европейской комиссии изучает эффекты предложения водителям бесплатного кофе после случайных движений рулевого колеса, выезда с полосы движения и других знаков, обнаруживающих, что они засыпают, с помощью навигационная система, чтобы направить их к ближайшей кофейной остановке.

Audi столкнулась с уникальной проблемой из-за запланированного выпуска в следующем году автомобиля, способного развивать скорость до 35 миль в час без какого-либо вмешательства водителя.Когда включена функция Traffic Jam Pilot, транспортному средству необходимо будет определить, достаточно ли бдит водитель, чтобы взять на себя управление после того, как он долгое время был пассивным пассажиром.

Благодаря своей системе обнаружения доступности водителя, датчики будут сканировать голову и лицо, чтобы убедиться, что глаза открыты, и водитель насторожен, прежде чем автомобиль повернет рулевое колесо.

Современные системы обнаружения сонливости существуют. Например, программа Mercedes Attention Assist отслеживает поведение водителя в течение первых 20 минут за рулем, чтобы получить базовый уровень поведения.Затем система сравнивает их с 90 показателями, такими как угол поворота рулевого колеса, отклонение полосы движения и внешние факторы, такие как порывы ветра и предотвращение выбоин.

В настоящее время система может определять сонливость с точностью 80 процентов, — сказал Кристоф фон Хьюго, руководитель службы активной безопасности Mercedes-Benz. При обнаружении сонливости водитель получает уведомление о ближайшей остановке для отдыха.

В течение последнего десятилетия Volvo предлагала свою систему оповещения водителя. «Чтобы определить сонливость, мы изучаем машину, а не водителя», — сказал г-н.Aust of Volvo, глядя на различия в способности машины оставаться в полосе движения и другие факторы.

Система определяет сонливость с точностью 97 процентов, сказал г-н Ост.

В то время как N.H.T.S.A. сообщило о 824 смертельных случаях в 2015 году из-за сонливости, это число, вероятно, будет значительно выше, сообщает агентство. О сонном вождении можно только сообщать о себе, а не измерять, как состояние алкогольного опьянения. Также не сообщается о сонливости, если она является осложнением других факторов, таких как чрезмерное употребление алкоголя.

«Мы нация усталых водителей. Люди говорят о лишении сна, как о знаке чести », — сказала Дебора Херсман, глава Совета национальной безопасности и бывшая председатель Национального совета безопасности на транспорте. «Как общество, мы должны понимать, что вождение в сонном состоянии действительно опасно».

Пока полностью автономные транспортные средства не станут реальностью, «сонливость — это то, о чем должен беспокоиться каждый», — сказал Марк Р. Розекинд, бывший глава N.H.T.S.A. и специалист по усталости человека.«Мы склонны говорить, что мы бодрствуем, хотя на самом деле мы можем заснуть за секунду».

Тем не менее, очевидное решение для водителя, который чувствует усталость, — это остановиться и отдохнуть. По словам г-на Розекинда, исследования с участием пилотов авиакомпаний показывают, что те, кто вздремнул в течение 26 минут, улучшили свои показатели на 34 процента и бдительность на 54 процента по сравнению с теми, кто этого не сделал.

Независимо от того, насколько хороши технологии в обнаружении сонливости, бороться со сном бесполезно. Поскольку сон — это биологическая потребность, лучшим решением для водителей по-прежнему остается низкотехнологичное решение: остановиться и вздремнуть.

Система интеллектуального оповещения на основе Интернета вещей для обнаружения сонного водителя

В настоящее время обнаружение сонного водителя является наиболее необходимой процедурой для предотвращения любых дорожно-транспортных происшествий, вероятно, во всем мире. Целью этого исследования было создание умной техники оповещения для создания интеллектуальных транспортных средств, которые могут автоматически избегать сонливости водителя. Но сонливость — это естественное явление в организме человека, которое возникает из-за разных факторов. Следовательно, необходимо разработать надежную систему оповещения, чтобы избежать причины аварии.В этой предлагаемой статье мы обращаемся к системе оповещения о сонливости водителя, которая была разработана с использованием такой техники, в которой обработка видеопотока (VSP) анализируется с помощью концепции моргания глаз через соотношение сторон глаза (EAR) и евклидово расстояние глаза. Алгоритм ориентировки лица также используется как правильный способ обнаружения глаз. Когда обнаруживается усталость водителя, модуль IoT выдает предупреждающее сообщение вместе с информацией о столкновении и местоположении, тем самым предупреждая с помощью голоса, говорящего через систему мониторинга Raspberry Pi.

1. Введение

Усталость водителя была главной причиной бесчисленных происшествий, вызванных усталостью, утомительным дорожным состоянием и неблагоприятными климатическими условиями [1]. Ежегодно Национальное управление безопасности дорожного движения (НАБДД) и Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) сообщают, что примерно 1,35 миллиона человек умирают в результате дорожно-транспортных происшествий по всему миру. Как правило, дорожно-транспортные происшествия чаще всего происходят из-за неправильного вождения [2]. Такие ситуации возникают, если водитель пристрастился к алкоголю или находится в состоянии сонливости [3].Максимальные виды ДТП со смертельным исходом признаны серьезным фактором утомления водителя. Когда водители засыпают, контроль над транспортным средством теряется [4]. Существует необходимость в разработке умных или интеллектуальных транспортных систем с использованием передовых технологий [5]. В этом документе реализован механизм предупреждения водителя о состоянии сонливости или мечтательности. Камера отслеживает моргание глаз водителя, закрытие глаз, обнаружение лица, положение головы и т. Д. С помощью алгоритма ориентиров на лице и евклидова расстояния в подходе, основанном на поведении.Эти характеристики помогают измерить утомляемость водителя и мгновенно предупредить его с помощью голосового динамика и пересылки электронного письма человеку (владельцу транспортного средства), который может привести его в сознание [6]. Электронная почта передается адресату с помощью модуля IoT, который использует беспроводную передачу [7, 8]. Но предлагаемая система интегрируется компьютером размером с кредитную карту, известным как Raspberry Pi3 и камерой Pi, которая может отслеживать движение глаз [9], тем самым отслеживая интенсивность эффектов столкновения, которые происходят во время аварии, и оповещает отделение неотложной помощи. больницы или владельцев, которые находятся поблизости от места аварии, а также местоположение аварии по GPS [10, 11].

1.1. Постановка проблемы

Система на основе Интернета вещей предназначена для предотвращения бесчисленных неудач, связанных с поведенческими и психологическими изменениями сонных водителей, за счет сосредоточения внимания на движениях глаз водителя. Помимо мониторинга интенсивности столкновений во время дорожно-транспортных происшествий, также необходимо вести учет места для принятия мер поддержки.

1.2. Вклад в эту работу

Сонный водитель и влияние системы мониторинга столкновений или предупреждений построены с использованием технологии IoT вместе с Raspberry Pi.Для обнаружения усталости или сонливости водителя можно использовать камеру Pi во время вождения. Кроме того, автомобиль должен быть хорошо оборудован датчиком столкновения и датчиком FSR для определения степени столкновения. При обнаружении сонливости водитель получает уведомление с помощью голосового динамика и сообщения электронной почты, отправляемого владельцу транспортного средства. Точно так же предположим, что любое внезапное столкновение происходит из-за сонливости. В этом случае данные, собранные с датчиков, и предупреждающее сообщение передаются в ближайшие больницы, расположенные поблизости от места, подверженного риску, по ссылке Google Maps, где произошла авария.

Остальная часть статьи организована следующим образом: в Раздел 2 включен обзор литературы. Раздел 3 описывает компоненты, которые используются для проектирования предлагаемой системы. Раздел 4 иллюстрирует предлагаемую систему с блок-схемой вместе с кратким объяснением методологии с блок-схемой в Разделе 5. Анализ результатов обсуждается в Разделе 6. Наконец, заключение документа с его будущей работой подробно описано в Разделе 7.

2. Обзор литературы

Сонливость водителя может быть определена с помощью различных аспектов с использованием транспортных, психологических и поведенческих измерений, реализованных с помощью различных алгоритмов прогнозирования, как описано в следующих разделах.

2.1. Обнаружение лиц и глаз с помощью алгоритмов машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL)

Jabbar et al. [2] предложил метод сверточной нейронной сети (CNN) алгоритма машинного обучения для обнаружения микросна и сонливости. В этой статье определение ориентиров на лице водителя может быть достигнуто с помощью камеры, которая затем передается этому алгоритму CNN для правильного определения сонливости. Здесь экспериментальная классификация обнаружения глаз выполняется с помощью различных наборов данных, например, без очков и с очками для дневного или ночного видения.Таким образом, он работает для эффективного обнаружения сонливости с высокой точностью с модулями Android. Алгоритм Deep CNN использовался для обнаружения моргания глаз и распознавания его состояния, как это было предусмотрено Саньялом и Чакрабарти [12]. Салех и др. [13] разработали алгоритм LSTM и рекуррентных нейронных сетей (RNN) для классификации поведения водителя с помощью датчиков. Эд-Доуми и др. [14] проанализировали поведение водителя с помощью алгоритма RNN. Особое внимание в нем уделяется построению функции обнаружения усталости в режиме реального времени для предотвращения дорожно-транспортных происшествий.Эта система формулирует ряд лиц водителей, которая работает на многослойных 3D-моделях CNN для выявления «сонливых» водителей и обеспечивает 92-процентную степень принятия.

2.2. Система обнаружения сонливости на основе ПЛИС

Система обнаружения сонливости с низким уровнем интрузии с использованием программируемой вентильной матрицы (ПЛИС) была разработана Vitabile et al. [15]. Эта система фокусируется на ярких зрачках глаз, которые обнаруживаются источником света ИК-датчика, встроенным в автомобиль. Благодаря этому визуальному эффекту сетчатка распознается до 90%, что помогает найти глаза водителя для анализа сонливости с помощью ряда кадров, чтобы избежать серьезных неудач.Navaneethan et al. [16] реализовали систему в реальном времени для отслеживания глаз человека с помощью Cyclone II FPGA.

2.3. Система распознавания глаз, основанная на алгоритме вейвлет-сети

Jemai et al. [17] представили технику для системы предупреждения о сонливости, использующую вейвлет-сеть. Эта сеть отслеживает глаза с помощью алгоритмов классификации, таких как Wavelet Network Classifier (WNC), который полагается на быстрое вейвлет-преобразование (FWT), что конкретно приводит к бинарному решению (сознательному или нет). Физиологические аспекты — это частота сердечных сокращений и электрокардиограмма, которые многократно извлекаются с помощью вейвлет-преобразования с помощью метода регрессии для определения усталости, разработанного Babaeian et al.[18]. Этот принцип работал с классификацией данных сердечного ритма через вейвлет-сеть, которая может найти средний способ оповещения о сонливости.

2.4. Определение усталости с использованием алгоритма состояния автомобиля (рулевого колеса)

Arefnezhad et al. [19] предложили систему невмешательства в сонливость, основанную на данных рулевого управления транспортным средством, с использованием нейрочеткой системы с опорной векторной машиной и алгоритмом оптимизации роя частиц. Мутя и др. [20] создали систему для решения проблемы сонливости с использованием алгоритма рулевого колеса.Он в основном основан на управляющем движении, сформированном в виде изображения или на основе изображений, и алгоритме CNN для правильной классификации сонливости, что также может снизить частоту ложного обнаружения сонливости.

2.5. Система оповещения о сонливости, разработанная с использованием алгоритмов электроэнцефалографии (ЭЭГ), электрокардиографии (ЭКГ), электроокулограммы (ЭОГ) и электромиограммы (ЭМГ)

Budak et al. [21] разработали систему обнаружения сонливости с помощью техники ЭЭГ, которая включает в себя различные компоненты, такие как метод AlexNet, метод VGGNet и алгоритм вейвлет-преобразования.Этот процесс эффективно анализирует состояние сонливости с помощью сигнала индикатора мозга (ЭЭГ), камеры и датчиков, которые активируются с помощью метода машинного обучения для предупреждения сонного водителя. Хаяви и Валид [22] предложили метод наблюдения за сонливостью с помощью сигнала вариабельности сердечного ритма (ВСР), который получается с помощью датчиков ЭЭГ. Хаяви и Валид [23] разработали навязчивый метод измерения движения глазного яблока с использованием техники EOG для создания системы оповещения об утомляемости, которая также встроена в плату контроллера Arduino с классификатором ближайших соседей (KNN) для повышения процента точности.Song et al. [24] предложили систему определения утомляемости водителя по движению мускульной кожи глаз, которая обрабатывается с помощью датчиков ЭМГ с помощью человеко-машинного интерфейса. Точно так же закрытие век и движения мышечных частей также наблюдаются с помощью сигналов датчиков ЭМГ, которые функционируют с помощью ESP8266 для предоставления или отслеживания данных в Интернете, которые были разработаны Artanto et al. [25]. Ma et al. [26] разработали систему определения усталости от вождения путем измерения сигналов ЭЭГ.Он предоставил надежную платформу для определения сонливости, основанную на процессе глубокого обучения, позволяющего определять точность утомления с помощью сигналов ЭЭГ. Но процесс глубокого обучения структурирован через сеть анализа главных компонентов (PCANet), которая предварительно обрабатывает данные ЭЭГ для обеспечения точности обнаружения. Этот процесс был протестирован на небольшом размере выборки и в автономном режиме, но он нарушает точность в большой совокупности выборок в ситуациях реального времени. По этой причине модуль IoT используется для тестирования онлайн или офлайн на больших выборках.Ma et al. [27] предложили эффективное приложение для определения усталости водителя по выражению лица. Здесь движение лица наблюдается посредством глубокого обучения многоблочных локальных двоичных паттернов (MB-LBP) и классификатора AdaBoost. Но он также используется для точного и быстрого обнаружения сонливости с помощью системы нечетких выводов. Когда водитель носит стекло, то точность обнаружения снижается. Таким образом, модули IoT используются, чтобы сделать его более интеллектуальным и повысить уровень точности обнаружения усталости.

2.6. Система оповещения об усталости и столкновении с использованием интеллектуальной техники

Chen et al. [28] реализовали умное стекло для определения усталости. Задний фонарь автомобиля автоматически мигает с сообщением, отправляемым с помощью модуля IoT или облачной среды. Кинаж и Патил [29] предложили систему для определения сонливости с помощью датчиков моргания глаз и любых происшествий или столкновений, которые произошли; затем датчик вибрации был интегрирован с датчиком измерения пульса для пересылки предупреждающего сообщения авторизованному пользователю.Таким образом, он также прикреплен к устройству GPS и GSM для отслеживания местоположения и передачи сообщения. Сива Редди и Кумари [30] представили систему для контроля причин безусловных сбоев, используя плату Arduino с датчиками, работающими через камеру. Но это эффективная система с меньшими сметными затратами на ее строительство. Джанг и Ан [31] реализовали систему обнаружения алкоголиков и сонливых водителей с помощью датчиков, в которых эти элементы интегрированы с модулем контроллера Raspberry Pi.Таким образом, модули IoT также используются для отправки сообщений о любых ненормальных действиях водителя, которые должным образом контролируются с помощью веб-камеры (обработка изображений) и блока контроллера. Был разработан новый процесс для регулярного распознавания лиц и моргания глаз, который позволяет прогнозировать сонливость водителя. Помимо дополнительных датчиков, для улучшения процесса оповещения используются приложение распознавания голоса и методы машинного обучения [32].

В существующей системе утомляемость водителя рассчитывается с помощью движений глаз или лица, глубокого обучения, на основе ПЛИС, ЭКГ, ЭЭГ или ЭОГ, движения рулевого управления транспортного средства и т. Д.Но реализация технологии на основе Интернета вещей помогает грамотно контролировать различные проблемы, связанные с сонливостью водителя, с помощью автоматического гудения сигнала тревоги, легкого отслеживания местоположения аварии и предупреждения владельца путем отправки электронных писем или сообщений.

3. Описание компонентов

Предлагаемая система состоит из следующих основных компонентов.

3.1. Модуль камеры Pi V2

Этот модуль камеры Raspberry Pi версии 2 можно использовать вместо оригинального модуля камеры для захвата видео высокой четкости с неподвижным изображением с помощью 8-мегапиксельного сенсора Sony IMX219 [33, 34].Он работает с видеорежимами 1080p30, 720p60 и VGA90, которые подключаются к порту CSI через 15-сантиметровый ленточный кабель на модуле Raspberry Pi, показанном на рисунке 1 (a).

3.2. Модуль Raspberry Pi3 Model B

Это компьютер размером с кредитную карту, в который встроен 64-разрядный четырехъядерный процессор Broadcom BCM2837 с тактовой частотой 1,2 ГГц, 1 ГБ оперативной памяти и другие компоненты. В него интегрирована ОС Raspbian, а его микропроцессор разработан для операционной системы Windows [34], что показано на Рисунке 1 (b).

3.3. Динамик

Это устройство, генерирующее звук или голос, которое может преобразовывать электромагнитные волны в звук [35]. Если обнаруживается сонливость водителя, то в качестве предупреждения подается напряжение для генерации обычного запрограммированного голосового звука [36], который изображен на Рисунке 1 (c).

3.4. Датчик столкновения

Это электронное оборудование, которое обеспечивает безопасность и обнаруживает удары посредством вибрации. Из-за сонливости может случиться любой тип аварии; затем он обнаруживает влияние столкновения [37], как показано на Рисунке 2 (а).

3.5. Датчик резистора, чувствительного к силе (FSR)

Резисторы особого типа, известные как резисторы, чувствительные к усилию, сопротивление которых может различаться в зависимости от давления или силы, действующей на него. Так, он представляет собой толстый полимерный лист, который эксплуатируется в различных средах [38]. Благодаря хорошей устойчивости к ударам он интегрирован в эту систему, как показано на Рисунке 2 (b).

3.6. Модуль GPS

Этот модуль используется для отслеживания местоположения автомобиля в случае серьезного столкновения с сонным водителем.Это основной компонент для определения широты и долготы любой области на Земле с датой и временем со спутника. В этой системе место происшествия легко отслеживается, и местоположение передается с помощью GPS [39], как показано на Рисунке 2 (c).

4. Предлагаемая система

Предлагаемая здесь система разработана, чтобы свести к минимуму возникновение бесчисленных неудач из-за сонливого водителя. В настоящее время усталость водителя время от времени становится причиной дорожно-транспортных происшествий по всему миру. Таким образом, эти действия должны потребоваться для автоматической обработки внедрения интеллектуальной системы оповещения или бдительности в транспортном средстве, что является целью этой системы.Чтобы проанализировать различные поведенческие или визуальные установки водителя, измеряются движения лица и моргание глаз, чтобы изучить состояние водителя. Здесь моргание в основном направлено на обнаружение сонливости водителя. Пороговое значение EAR превышает 0,25 без какого-либо эффекта истощения. Когда драйвер автоматически выключается, пороговое значение EAR падает ниже заданного диапазона. Пороговое значение выборки моргания сонливых глаз представляет собой количество видеокадров с закрытыми глазами водителя.Если количество последовательных подсчетных кадров превышает диапазон порогового значения, то обнаруживается сонливость водителя. Здесь камера Pi используется для регулярной записи общего движения глаза, через которое вычисляется пороговое значение EAR. В него также включен счетчик для подсчета появления кадров. Предположим, что оно превышает диапазон 30. В этом случае голос активируется динамиком, и письмо автоматически отправляется уполномоченному лицу транспортного средства, которое обычно обрабатывается во время обнаружения сонливости.Описанные модули корректно работают через Raspberry Pi3, который запрограммирован на языке программирования Python. На рисунке 3 изображен тестовый сценарий предлагаемой системы.


Письмо получает уполномоченный, который может предупредить сонного водителя, позвонив ему, если этот привод все еще не проснулся после включения голосового оповещения в динамике. Таким образом, этот процесс успешно выполняется для обнаружения сонливости водителя и обнаружения столкновений из-за торможения транспортного средства с помощью датчика столкновения и датчика силы чувствительности (FSS).В связи с возникновением столкновения данные, собранные с датчиков, и данные о местоположении отправляются уполномоченному лицу (владельцу) или в любые близлежащие больницы с помощью модуля GPS (ссылка на Google Maps).

5. Предлагаемая методология

Когда модель камеры Pi V2 успешно интегрируется с Raspberry Pi3, она непрерывно записывает каждое движение лица водителя. В предлагаемой работе особое внимание уделяется поведенческим мерам водителя с измерением серьезности столкновения в следующих разделах.EAR точно рассчитывается благодаря использованию модулей камеры Raspberry Pi3 model B и Pi для постоянной записи ориентиров на лицах, которые локализуются через точки ориентиров на лицах. Но модули камеры Raspberry Pi3 модели B и Pi надежно обрабатываются благодаря операционной системе контроллера и предсказуемым ключам безопасной оболочки (SSH). Использование ключей хоста SSH обеспечивает безопасную сетевую связь и помогает предотвратить несанкционированный обмен данными или передачу файлов. Приложение на основе Интернета вещей разрабатывается путем интеграции некоторых модулей Интернета вещей, таких как беспроводные датчики, GPS-трекер, камера Pi и интеллектуальный код для определения сонливости водителя.Таким образом, указанные выше модули должным образом интегрированы с модулем контроллера Raspberry Pi, который интеллектуально контролирует и предупреждает сонливого водителя. Успешная интеграция модулей IoT активно используется для предотвращения причин неудач, а также предупреждает сонливого водителя, чтобы тот не вёл машину по неосторожности. Интернет вещей (IoT) помогает управлять различными сложностями в реальном времени, такими как управление сложной средой зондирования, а также предоставляет очень гибкую платформу для управления несколькими подключениями.Модуль IoT — это очень надежный способ снимать изображения сонливости водителя, а также отправлять предупреждающее сообщение владельцу для осведомленности.

5.1. Сонливые глаза и обнаружение лиц

Пошаговые методы обнаружения вызывающих сонливость движущих сил в сценарии ранее объяснены на рисунке 4, и различные шаги следующие: (i) Шаг 1: запись видео (ii) Шаг 2: обнаружение лица (iii) Шаг 3: обнаружение глаз (iv) Шаг 4: обнаружение сонливости (комбинация шагов 2 и 3)

Камера Raspberry Pi3 представляет собой 8- мегапиксельная видеокамера, фиксирующая непрерывный видеопоток в хорошем качестве.Записанный видеопоток преобразуется в несколько кадров, которые направляются на этап обнаружения лиц. Обнаружение лица анализируется алгоритмом распознавания лиц, который может определять глаз, рот и нос по внешнему виду лица. Фактически, этот метод обнаружения работает с пакетом библиотеки на основе Python, таким как OpenCv. OpenCv используется для обработки изображений в реальном времени, которая реализуется алгоритмом компьютерного зрения. Когда черты лица успешно обнаружены, следующий шаг, такой как обнаружение глазами сонных водителей, можно сфокусировать с помощью алгоритмов прогнозирования лицевых ориентиров.Таким образом, он может преобразовать этот формат кадра изображения в уровень серой шкалы, где обнаруженные области глаз отслеживаются по шести координатам, как показано на рисунке 5.Теперь необходимо вычислить EAR, который измеряет расстояние между вертикальными и горизонтальными ориентирами глаз, используя Метод евклидова расстояния (ED), как в уравнении (1). Расчет расстояния разреза века производится как где обозначается как евклидово расстояние между и; это две декартовы координатные точки. Таким образом, это представлено в программе Python, которая объясняется ниже: (i) (ii) (iii)


Из приведенного выше утверждения dist — это объект пакета Distance, который принадлежит файлу библиотеки scipy , который вызывается евклидово.Здесь есть две точки координат ориентира глаза. Переменные (, и) используются для вычисления значения EAR глаза. Чтобы найти EAR, используя обнаруженные значения координат ориентира глаза из всех видеокадров, он вычисляется как где,,,, и — 6 координат ориентира, которые показаны на Рисунке 2 (b). Значение EAR для левого и правого глаза усредняется во время синхронного моргания. Пороговое значение EAR остается постоянным, когда оба глаза продолжают открываться, причем значения будут случайным образом изменяться во время моргания.Пороговое значение EAR выше 0,25, что означает, что глаза водителя не фиксируются. Если по кадрам видео обнаруживается сонливость водителя, то это происходит из-за падения его порогового значения ниже 0,25. Когда количество кадров больше 30, то включается голосовой динамик и отправляется письмо. Итак, Raspberry Pi3 запрограммирован для управления динамиком с помощью программного обеспечения, которое может преобразовывать метод преобразования текста в речь (TTS). TTS в динамике более надежен для предупреждения сонного водителя, чем другой звук.Все высказывания докладчика кодируются следующим образом:

1 и alarm_status: do
2 print (‘call’)
3 s = ‘espe ‘+’ wake up ‘+’
4 os.system (s)
5 end

В приведенном выше коде есть текстовое сообщение вроде пробуждения; он будет преобразован в речь синтезатором espeak и модулем операционной системы (ОС) на Python.

Raspberry Pi также пересылает письмо водителю во время обнаружения усталости, чтобы быть более бдительным и избежать ряда неудач. Почта передается через простой протокол передачи почты (SMTP), доступ к которому осуществляется как предопределенная библиотека smtplib в Python. Объект сеанса клиента SMTP создается с помощью модуля smtplib для отправки источника почты по назначению. Здесь протокол MIME используется для определения составного раздела письма, подобного теме, к частям и от них.Почта безопасно передается от сонного водителя к уполномоченному лицу (владельцу транспортного средства или любому другому лицу) через Transport Layer Security (TLS) и номер порта 587 сервера для сервера http://smtp.gmail.com, который показан в разделе программы Рисунок 6.


5.2. Обнаружение столкновения

Система предупреждения о столкновении обычно состоит из комбинации датчика столкновения и чувствительного к усилию регистра для предоставления данных о столкновении [40]. Таким образом, данные, относящиеся к ударам столкновения, собираются для измерения серьезности происшествий из-за сонливости или бессознательного вождения.Причина серьезности отслеживается на следующих этапах: (i) Этап 1: сценарий Python (ii) Этап 2: локальная база данных (iii) Этап 3: сервер обновлений (веб-страница)

Модуль или сервер IoT пересылает обнаруженные данные в программный сценарий, основанный на Python. Здесь скрипт Python особенно предпочтителен для надежной связи с подключенными датчиками. Когда происходит какая-либо авария транспортного средства, соответствующие датчики генерируют информацию, которая определяет диапазон серьезности, а также место столкновения, которые записываются в базу данных, показанную на рисунке 4.Место аварии извлекается из ссылки Google Maps с долготой, широтой, временем и датой, доступ к которым осуществляется через модуль Raspberry Pi. Долгота и широта местоположения специально рассчитываются с использованием техники гаверсинуса для измерения расстояния земной поверхности между двумя точками, которые представлены в уравнениях (3) — (5): где ϕ обозначается как широта, λ обозначается как долгота, а радиус Земли обозначается как Rad. Здесь средний радиус равен 6 371 км.

GPS автоматически отслеживается с использованием этой формулы в скрипте Python, который точно устанавливает значения широты и долготы места, где произошла авария. Таким образом, сценарий отслеживания реализуется с использованием зарезервированного пакета библиотеки, то есть pynmea , который используется для протокола NMEA 0183 . Этот протокол предоставляет интерфейс для синтаксического анализа даты, времени, высоты, долготы, широты и пин-кода местоположения со ссылками на Google Maps, которые программно представлены следующим образом:

из pynmea import nmea
import serial , время, sys, threading, datetime, shutil;
сообщение = pynmea.parse $ («$ GPGGA, 172245. 25, 20. 4377,
S, 85. 8997, E, 2, 0 9, 3. 7, 1 1 0. 0 0, M, −36.9, M, 00013 * 7D ”)

Здесь строка 3 обозначается как комбинация некоторых параметров, перечисленных в таблице 1.

Значение для номера порта модуля GPS; Библиотека shutil использовалась для копирования файла nmea в другой текстовый файл в скрипте, а другие библиотеки используются для некоторых дополнительных действий в системе.Эти параметры анализируются с помощью объекта библиотеки pynmea для создания графика местоположения автомобильной аварии из-за сонливости или бессознательного состояния. После того, как эти параметры извлечены для определения местоположения сбоя, они отправляются в базу данных ( MySQL , Oracle и т. Д.) Для удаленной визуализации всеми или уполномоченными лицами (владельцем или администрацией больницы). Итак, база данных обновляется полученными данными; затем он отображается на веб-странице официальных веб-сайтов, которые относятся к этапам 2 и 3 в этой системе обнаружения.Одновременно с этим в ближайшую больницу или владельцу транспортного средства отправляется экстренное сообщение (URL-ссылка на веб-портал о столкновениях) для принятия мер по выходу из этой ситуации. На рисунке 7 показано столкновение с разделом программы карты.


6. Обсуждение результатов и анализ производительности

В этом разделе представлены успешные экспериментальные результаты, полученные с помощью предложенного метода во время вождения. Сонливость рассчитывается путем наблюдения за ухом водителя.Этот процесс обеспечивает статус глаз, если они открыты или закрыты, тем самым предоставляя данные о влиянии столкновения на веб-сайт.

6.1. Прогнозирование сонливости

Когда значение EAR больше 0,25, это означает, что глаза открыты. Этот тест показывает, что водитель не впал в сонливость, что графически представлено на Рисунке 8, и обнаружил, что лицо не распознается как сонное, как показано на Рисунке 9. Точно так же сонливость водителя определяется из-за значения EAR. меньше 0.25, как показано на рисунке 8, и, наконец, обнаруживается сонное лицо, как показано на рисунке 9. Значения EAR часто меняются из-за движений век, как показано на рисунке выше. Когда сонливость обнаруживается, водитель оповещается повторяющимся звуковым сигналом, и сообщение электронной почты пересылается владельцу или соответствующему органу. Здесь вместо зуммера реализован речевой динамик для большей бдительности; в случае сбоя владелец предоставит все предупреждения после получения сообщения из своей почты, как показано на рисунке 10.


6.2. Влияние столкновения

Из-за сонливости или непреднамеренного вождения водителя это вызывает дорожно-транспортное происшествие, что является серьезной проблемой. Таким образом, существует необходимость определения степени тяжести с помощью датчиков, а также самое главное, а именно отслеживание местоположения несчастного случая для неотложной больничной службы.

Таким образом, экстренное сообщение также передается ближайшему руководству больницы или владельцу, чтобы принять необходимые меры предосторожности. Это сообщение интерпретируется с определенного веб-портала (веб-страницы) с краткими данными о происшествии, которые показаны на рисунке 11.Здесь эта веб-страница сформирована с использованием локального сервера Glassfish (страница JSP), а также помогает управлять несколькими авариями, происходящими почти в один и тот же период времени. Всякий раз, когда место столкновения отслеживается с веб-портала, оно конкретно указывается в ссылке на карту, как показано на рисунке 12. На этой карте источник или отслеживаемое местоположение отображается на зеленой полосе, а место назначения или серьезность — на красной полосе. .



6.3. Анализ производительности

Эта система экспериментировала с десятью разными людьми с образцами в различных условиях, например, использовала очки вместо очков в качестве альтернативного обзора.Таким образом, производительность измеряется на разных уровнях, таких как точность определения зрения и точность определения сонливости. Итак, моргание глаз и сонливость были обнаружены на 500 кадрах, которые используются для наблюдения за точностью видеопотоков. Общий анализ был выполнен на кадрах с TED (истинное обнаружение глаз), FED (ложное обнаружение глаз), TAD (истинное обнаружение тревоги), FAD (обнаружение ложной тревоги), TMD (обнаружение истинной почты) и FMD (обнаружение ложной почты). .

Из таблицы 2 можно точно рассчитать показатели точности зрения и сонливости и измерить их по заданным кадрам набора данных в различных ситуациях.Мы рассматриваем определение точности взгляда как EAD, а обнаружение сонливости — как DAD.


Параметр
Дата и время 17-22: 45: 25
Широта 20.4377
Долгота 85.8997
Высота 110.00
Station_ID 000137D
GEO_Setup167

Состояние лица TED FED TAD FAD TMD FMD 9018 Точность определения глаза Без очков 498 2 497 3 495 5 99.6% 99,2%
В очках 489 1 485 15 486 14 97,8% 97,1%
7%
97,1%

Из общего анализа результатов тестирования можно сделать вывод, что использование ориентиров на лицах не меняется ни при каких условиях и его эффективность более точна, чем при каскадном методе . Но этот процесс занимает немного больше времени для загрузки в режиме глубокого ночного видения, чем при использовании каскадного метода. Таким образом, эта предложенная система обеспечивает эффективное или успешное обнаружение сонливости с использованием метода лицевых ориентиров, а также другой интерфейс для обнаружения столкновения из-за сонливости или бессознательного состояния вождения.Тем не менее, он протестирован на 10 разных людях с различными ситуациями, и обнаружение сонливости предупреждается с помощью голосового сигнала тревоги с прикрепленным письмом, отправленным владельцу или органу власти, тогда как случайный набор данных отправляется в эту систему для проверки ее функциональности, и она работает с точностью 97,1%. . По этой причине эта система может быть более полезной для контроля усталости водителя и воздействия столкновений.

7. Заключение

Это исследование обеспечивает надежный метод определения сонливости водителей и системы столкновения (степени тяжести) в настоящее время.Этот метод обычно объединяет две разные системы в одну интегрированную систему. Но существующие методы основаны на психологическом подходе или подходе, основанном на транспортных средствах, для обнаружения сонливости водителей, а также отдельно измеряется серьезность столкновения, но такой метод сильно мешает, а также полностью влияет на физическую среду. Итак, предлагаемая система используется для построения методики невмешательства для измерения сонливости водителя с учетом тяжести столкновения из-за торможения или аварии.Основными компонентами этой системы являются модуль Raspberry Pi3 модели B и модуль камеры Pi, которые используются для постоянной записи ориентиров на лицах, которые локализуются через точки ориентиров на лице, а затем для расчета EAR. Однако, если вычисленное значение EAR превышает пороговое значение, то глаза остаются открытыми и никаких изменений в состоянии системы не происходит. Точно так же, если значение EAR выходит за пределы порогового диапазона, тогда система срочно предупреждает с помощью речевого динамика и предупреждающего электронного письма властям (владельцу) для дополнительной поддержки водителя.Кроме того, измерение серьезности столкновения (столкновения) выполняется путем внедрения датчиков с модулем GPS для правильного отслеживания местоположения аварии, тем самым предупреждая ближайший медицинский сервисный центр для оказания экстренной диагностики.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Эта работа была частично поддержана Министерством науки и технологий и Национальными лабораториями прикладных исследований Тайваня в рамках грантов MOST 109-2218-E-009-010 и NARL-ISIM-109-006.

Система определения усталости при вождении на основе машинного зрения и ее применение на интеллектуальном устройстве

Усталость при вождении — один из важнейших факторов дорожно-транспортных происшествий. В этой статье мы предложили улучшенную стратегию и практическую систему для определения усталости от вождения на основе машинного зрения и алгоритма Adaboost. Типы классификаторов лиц и глаз заранее хорошо обучаются алгоритмом Adaboost. Предлагаемая стратегия, во-первых, эффективно обнаруживает лицо с помощью классификаторов лицевого и отклоненного лица.Затем определяется кандидатная область глаза в соответствии с геометрическим распределением лицевых органов. Наконец, обученные классификаторы открытых и закрытых глаз используются для быстрого и точного обнаружения глаз в области-кандидате. Индексы, которые состоят из PERCLOS и продолжительности закрытого состояния, извлекаются в видеокадрах в реальном времени. Более того, система переносится на интеллектуальное устройство, то есть смартфон или планшет, благодаря собственной камере и высокой производительности вычислений. Практические испытания показали, что предлагаемая система может с высокой точностью определять утомляемость водителя в режиме реального времени.Поскольку система встроена в портативное интеллектуальное устройство, ее можно широко использовать для определения усталости при вождении в повседневной жизни.

1. Введение

Усталость при вождении — обычное явление из-за длительного вождения или недостатка сна. Это значительная потенциальная опасность для безопасности дорожного движения. Ежегодно в США происходит около 100 000 дорожно-транспортных происшествий, вызванных усталостью при вождении, в результате которых 400 000 человек получили травмы и 1550 человек погибли [1]. Исследования по обнаружению усталости при вождении становятся популярной проблемой во всем мире.

В настоящее время методы определения усталости от вождения в основном можно разделить на четыре категории [2]. Первая категория — это методы, основанные на физиологическом сигнале водителей [3, 4]. Такой вид физиологического сигнала включает электроэнцефалограф (ЭЭГ), электрокардиограф (ЭКГ) и электроокулограмму (ЭОГ). Эти методы обычно дают хорошие результаты при обнаружении усталости. Однако вопрос о том, как удобно получать чистые сигналы, требует решения в практических приложениях [5–7]. Вторая категория — это методы, основанные на поведении драйверов.В литературе сообщается, что усталость при вождении можно определить по действиям водителей, например по рулевому колесу [8, 9]. Когда водитель устает, он снижает силу сцепления рулевого колеса или снижает способность управлять рулевым колесом [10]. Третья категория — это методы, основанные на состоянии автомобиля. Информация о следе транспортного средства и выезде с полосы движения также является дополнительной полезной информацией для определения усталости [11]. Информация как о следе, так и о полосе движения коррелирует с управлением рулевым колесом; следовательно, они также отражают действия водителя, но без контакта.Четвертая категория — это методы, основанные на физиологической реакции водителей. Усталость можно определить по физиологическому поведению, например, по морганию и зеванию, среди которых наиболее эффективный метод основан на определении состояний глаз [12–15]. Вообще говоря, частота и продолжительность состояния закрытых глаз увеличиваются, а состояния открытого глаза уменьшаются, когда водители становятся утомленными. Эрикссон и Папаниколопулос [16] предложили метод, позволяющий распознавать состояние глаз с помощью камеры, закрепленной на приборной панели.А усталость водителей можно определить, распознав закрытое состояние за 2 или 2,5 секунды. Кроме того, когда возникает усталость, люди часто зевают и их рты явно открываются, поэтому определение состояния рта камерой также является эффективным методом определения усталости водителя. Shi et al. [17] использовали нейронную сеть BP и компьютерное зрение для определения состояния рта и оценки психического состояния водителя.

Однако для всех вышеперечисленных методов необходимо использовать специальное и дополнительное оборудование. Например, методы, основанные на поведении водителя [18], требуют датчика давления [19] и углового преобразователя для определения поведения водителя на рулевом колесе.Методы, основанные как на состоянии транспортного средства, так и на физиологической реакции водителей, требуют, чтобы камеры записывали внутренние и внешние условия автомобиля. В частности, методы, основанные на физиологическом сигнале, требуют более дорогого и комплексного оборудования для регистрации ЭЭГ, такого как колпачок ЭЭГ, электроды и усилитель сигнала. Более того, все эти методы обычно требуют дополнительного компьютера или встроенной вычислительной платы для обработки сигналов и принятия решений.

В наши дни планшеты и смартфоны настолько популярны, что их держит почти каждый водитель.И большинство из них оснащены отличной камерой и мощным вычислительным / процессорным блоком. Основным вкладом этой статьи является то, что мы предложили улучшенную стратегию и практическую систему для определения усталости от вождения с помощью интеллектуальных устройств. Во-первых, разработана практическая система машинного зрения на основе улучшенного алгоритма Adaboost для определения усталости от вождения путем проверки состояния глаз в режиме реального времени. Затем эту систему легко трансплантировать в интеллектуальное устройство, такое как планшет, для выполнения задачи определения усталости.Практические испытания демонстрируют, что определение усталости при вождении с помощью интеллектуального устройства удобно и недорого, но при этом он так же эффективен, как и другие методы.

Остальная часть этого документа организована следующим образом: Раздел 2 предоставляет подробное описание системы, включая алгоритм Adaboost, обнаружение лиц, локализацию глаз, распознавание состояния, а также всю стратегию обнаружения. Результаты экспериментов и анализ данных представлены в разделе 3. Трансплантация системы представлена ​​в разделе 4.Наконец, заключение представлено в Разделе 5.

2. Алгоритм Adaboost и улучшенная система

Система состоит из четырех частей: предварительной обработки изображения, обнаружения лиц, распознавания состояния глаз и оценки утомляемости. В этой системе изображения получают с помощью внешней камеры с высоким разрешением, которая расположена спереди слева от драйверов. Первый шаг — уменьшить шум на изображениях. Затем, после обнаружения области лица, местоположение и состояния глаз могут быть легко и быстро получены на основе обнаруженной области лица.Наконец, усталость водителей может быть обнаружена путем анализа прямоугольной волновой диаграммы состояний глаз в реальном времени.

2.1. Предварительная обработка изображения

Естественно, видеоизображения всегда загрязнены шумом в разной степени, который коренится в нескольких факторах, таких как условия вождения, недодержка, передержка или нелинейность устройств. Исходные изображения обычно преобразуются в изображения с оттенками серого, чтобы их можно было легко использовать в классификаторах. Изображения легко выходят из строя, в том числе с недостаточной контрастностью и размытостью.Таким образом, выравнивание гистограммы — следующий важный шаг. Цель выравнивания гистограммы — выделить особенности за счет увеличения контрастности изображений в градациях серого и уменьшения помех, вызванных асимметричным освещением.

2.2. Алгоритм Adaboost и обучение классификаторов

Алгоритм Adaboost — это своего рода алгоритм повышения, предложенный Фройндом и Шапиром [20], который выбирает некоторые слабые классификаторы и автоматически интегрирует их в сильные классификаторы.

Виола и Джонс [21] предложили алгоритм Adaboost, основанный на характеристиках Хаара, и обучили классификатор фронтальных лиц с этим алгоритмом.Алгоритм с высокой точностью обнаружения и быстрее, чем почти все другие алгоритмы реального времени. Отличная производительность классификатора фронтального лица вносит большой вклад в алгоритм Adaboost.

Шаги алгоритма Adaboost . Выберите обучающие образцы следующим образом: и — это обучающая выборка, а представляет собой положительные или отрицательные образцы соответственно. Положительные образцы могут быть использованы для обучения классификатора выявлению схожих характеристик, отрицательные образцы — для устранения различий характеристик.Количество положительных образцов равно, а количество отрицательных образцов. (1) Инициализировать вес каждого образца:. (2) Повторить следующие четыре шага, для (- оптимальное количество слабых классификаторов). (A) Нормализовать вес в распределение вероятностей: (b) Для каждого признака обучите слабый классификатор и вычислите взвешенные коэффициенты ошибок слабых классификаторов, соответствующих всем признакам: (c) Выберите лучший слабый классификатор из шага (b), который имеет минимальную частоту ошибок.(d) Отрегулируйте вес в соответствии с лучшим слабым классификатором: представляет правильную классификацию; представляет собой ошибочную классификацию. (3) В конечном итоге сформируйте сильный классификатор:

В этой статье функции Хаара используются для обучения классификатора Adaboost. Извлечение характеристик Хаара и вычисление признаков — два важных аспекта алгоритма Adaboost. На рисунке 1 показаны пять простейших видов серых прямоугольников. Имеется 160 000 прямоугольных элементов размером в пиксели, что свидетельствует о его сложности и разнообразии.Конкретный метод вычисления заключается в вычитании количества пикселей в черных прямоугольниках из количества пикселей в белых прямоугольниках. Виола и Джонс [21] показали, что скорость обучения и обнаружения будет значительно увеличена за счет применения интегрального изображения для вычисления признаков. В методе Виолы элементы прямоугольника могут быть получены путем вычисления нескольких точек целостного изображения. Целостное изображение определяется следующим образом: для точки на изображении это целостное изображение: где — значение серого точки.


Большое количество коллекций целевых и нецелевых изображений используется для создания библиотеки положительных и отрицательных образцов при обучении определенного целевого классификатора.

В этой статье мы используем изображения лиц из баз данных лиц Массачусетского технологического института, Йельского университета и ORL для обучения классификаторов лиц. Всего используется 3000 образцов лицевых граней и 1500 образцов отклоненных граней, которые нормализуются до разрешения.

Для обнаружения глаз эта система также обучила классификаторы с открытыми и закрытыми глазами с помощью алгоритма Adaboost.Однако нет общедоступной библиотеки глаз человека, доступной как для положительных, так и для отрицательных образцов глаз. Поэтому мы сами создали глазную библиотеку. На рисунке 2 большое количество отдельных глаз можно получить с помощью обработанных изображений в библиотеке лиц. Они подразделяются на библиотеку с открытыми глазами и библиотеку с закрытыми глазами. В конечном итоге количество образцов с открытыми и закрытыми глазами составляет 1190 и 700 соответственно с нормализованным разрешением пикселей.


После создания библиотеки глаз алгоритм Adaboost тратит большую часть своего времени на обучение целевых классификаторов, что показывает хорошую точность и производительность при обнаружении в реальном времени.

2.3. Улучшенная стратегия обнаружения

В этой статье алгоритм Adaboost, предложенный Виолой, используется для обучения классификаторов лиц и обнаружения лиц. Однако традиционные методы ориентированы только на образцы лицевой стороны. Если угол отклонения лица водителя небольшой, алгоритм может быть хорошо применен для обнаружения лица в этом состоянии. Но классификатору не удавалось поймать цель, когда лицо водителя отклонялось под большим углом.

Ввиду вышеупомянутых недостатков мы улучшили стратагему распознавания лиц на основе метода Виолы.Классификаторы отклоненных влево и вправо лиц можно получить путем обучения выборок лиц, отклоненных влево и вправо. Если обнаружение переднего лица не удалось, два других классификатора отклоненного лица будут задействованы в задаче обнаружения. В худшем случае отклоненные лица будут обнаружены 3 раза. Следовательно, если классификаторы лиц постоянно сталкиваются с такой ситуацией, скорость обнаружения лиц будет явно снижена.

Для решения этой проблемы наша система оптимизирует алгоритм планирования работы классификаторов лиц.В частности, когда система не попадает в цель с использованием классификатора переднего лица, сначала вызывается классификатор отклоненного вправо лица для повторного обнаружения. В случае успеха в следующем кадре по умолчанию будет использоваться правый классификатор отклоненного лица. В противном случае вызывается классификатор отклоненного влево лица. Если обнаружение прошло успешно, аналогично, в следующем кадре по умолчанию будет использоваться классификатор отклоненного влево лица. Классификатор лицевой стороны вызывается для повторного тестирования, когда и левый, и правый классификаторы лица теряют цель.Эта стратегия отнимает немного больше времени на обнаружение фреймов, которые теряют цели, но улучшает производительность в реальном времени всей системы.

В алгоритме Adaboost область обнаружения лиц получается путем поиска по всему изображению. Чем больше изображение, тем больше времени потребуется на поиск. Чтобы повысить скорость обнаружения, каждый кадр изображения субдискретизируется до четверти исходного изображения. В практическом применении разумное масштабирование изображений мало влияет на точность обнаружения или точность локализации.По сравнению с традиционным стилем, скорость может быть увеличена наполовину или более для соответствия требованиям реального времени.

2.4. Локализация глаза и распознавание состояния

Общие методы локализации глаз включают интегральную проекцию, переход Хафа, сопоставление с шаблоном и анализ главных компонентов. В этой статье алгоритм Adaboost используется для обучения классификаторов с открытыми и закрытыми глазами для определения местоположения глаз.

Локализация глаза осуществляется в обнаруженной области лица.Лицо — это правильная геометрия, где каждый орган имеет правильное распределение. Чтобы повысить точность и эффективность обнаружения, область лица может быть сегментирована до обнаружения глаз.

На рис. 3 (а) показаны области лица, обнаруженные классификаторами лиц. Лицо можно разделить с помощью следующего анализа. (1) Высота области глаз может быть ограничена до менее 1/3 высоты лица и более 1/10 высоты лица. (2) Ширина области одного глаза меньше 1/2 ширины лица и более 1/4 ширины лица.

Чтобы гарантировать работу классификаторов глаз без влияния сегментации лица, мы налагаем следующие ограничения: (1), (2), где и представляют наивысший пиксель и высоту оцениваемой области глаз, соответственно, и представляют высоту область лица.

На рисунке 3 (b) показан результат после разделения, и он показывает, что область лица, которая находится ниже бровей и выше ноздри, может использоваться в качестве области глаз-кандидата. В этой области глаза обнаруживаются классификаторами открытых и закрытых глаз.Этот метод позволяет избежать областей ноздри, рта и над лбом, которые могут повлиять на обнаружение человеческого глаза. При практическом тестировании это, очевидно, снижает вероятность обнаружения ошибки.

Классификатор «Открытые глаза» в первую очередь используется для обнаружения целевой области. Результаты будут отмечены красными прямоугольниками, если обнаружено состояние открытых глаз. Если он потеряет цель, классификатор с закрытыми глазами переключится на работу. И результат обнаружения также будет отмечен желтыми прямоугольниками для состояния закрытых глаз. Если близкий классификатор потеряет цель, этот кадр будет считаться исключением при обнаружении глаза.

2.5. Оценка усталости с несколькими индексами

PERCLOS — это процент продолжительности состояния закрытых глаз в определенном временном интервале (1 мин или 30 с) [22]. PERCLOS — это хорошо известный и эффективный измеритель уровня нейрофизиологической усталости. Для каждого кадра в конце обнаружения будет выводиться результат. Результатом может быть состояние открытых глаз, состояние закрытых глаз, исключение лица и исключение глаз. RERCLOS отображается в реальном времени путем подсчета результатов обнаружения с определенными кадрами за фиксированный период, как показано на рисунке 4.Затем усталость можно определить, проанализировав PERCLOS и продолжительность состояния закрытых глаз.


Только два состояния глаз (открытые и закрытые) могут быть обнаружены в этой системе. Уровень открытых глаз не анализируется. PERCLOS будет упрощен на основе процента продолжительности полного закрытия глаза за 30 секунд. Формула упрощенного значения PERCLOS выглядит следующим образом: где — время, в течение которого глаза полностью закрыты.

Продолжительность состояния закрытых глаз при моргании водителя увеличивается при появлении утомления.В этом документе длительность 1,2 секунды — это порог, который используется для оценки состояния усталости водителей. Следовательно, утомляемость водителя может быть обнаружена с помощью двух индексов: индекса PERCLOS и порога длительности 1,2 с.

Система обнаружения усталости при вождении разработана с использованием PERCLOS и состояний глаз, как показано на рисунке 5. Система обнаруживает усталость и звонит в колокол, когда один из двух индексов удовлетворяет требованию.


3. Эксперимент и анализ данных

Наша система работает на ПК с Intel Core ™ 2 Duo 2.ЦП 10 ГГц и 2 ГБ ОЗУ с использованием сторонней библиотеки OpenCV для выполнения системных тестов в Visual Studio 2008. В качестве условий движения использовалась гоночная игра. В эксперименте с моделированием условий вождения приняли участие девять человек. Разрешение этих видеороликов составляет 352 × 288 пикселей, а частота кадров — 25 кадров в секунду. Каждый кадр содержит человеческое лицо.

В этом эксперименте мы записали десять групп видеопотоков. Видео разделены на две категории. Первая категория (то есть 1–4 группы) показывает различные выражения лица, которые имели место в экспериментах по моделированию вождения трех испытуемых.В каждой группе роликов по 1630 кадров. Эти видео используются для проверки эффективности распознавания лиц и глаз.

Вторая категория состоит из оставшихся 6 групп (т.е. 5–10). Шесть испытуемых просили выполнять задачи по вождению в течение достаточно долгого времени, чтобы окончательно утомиться. Эти видеоролики используются для извлечения индекса усталости. Чтобы собрать достоверные видеоролики для оценки усталости водителей, испытуемые участвуют в учебных и экспериментальных занятиях. Вся продолжительность эксперимента над одним испытуемым может длиться два и более суток, в зависимости от его тренировочных способностей.Перед экспериментом испытуемых просят не есть шоколад и не пить кофе или алкоголь. Продолжительность каждого видео — около 70 минут. В каждой группе видеороликов 105 000 кадров. В первые 55 минут эксперимента испытуемых просят выполнить интенсивную имитацию вождения. В условиях движения представлено множество поворотов и крутых спусков. Также были задействованы дополнительные задачи по бдительности и бдительности (TAV) [23], чтобы испытуемые могли сосредоточиться на вождении во время эксперимента. За последние 15 минут мы сняли стресс испытуемых, отказавшись от миссий и выбрав ровную дорогу с меньшим количеством поворотов.Монотонность вождения заставляла водителя утомляться. Очевидные признаки утомляемости испытуемых в этой моделировании вождения можно резюмировать как увеличенное время моргания, частота морганий и продолжительность состояния закрытых глаз.

3.1. Эффективность обнаружения нашего метода

На рисунке 6 показаны результаты обнаружения лица человека. Чтобы различать результаты обнаружения, результат классификатора переднего лица был отмечен белым прямоугольником, а результат классификатора отклоненного лица был отмечен зеленым прямоугольником.В первой строке показаны результаты, обнаруженные классификатором лицевого лица, отмеченные белыми прямоугольниками. Лицо было потеряно, потому что правый угол отклонения лица слишком велик в 3-м кадре. Во второй строке показаны результаты, обнаруженные классификаторами отклоненных лиц, отмеченными зелеными прямоугольниками. А во втором ряду лицо было потеряно из-за отклоненного классификатора в первом и четвертом кадрах, потому что лица смотрели прямо перед собой. В третьей строке показаны результаты, обнаруженные двумя классификаторами.Следовательно, все грани, включая передние и отклоненные, были обнаружены успешно. Этот метод может выполнять обнаружение в реальном времени с высокой точностью.


На рисунке 7 показаны результаты локализации глаз и распознавания состояний при различных выражениях. Глаза отмечены прямоугольниками; в частности, состояние с закрытыми глазами было обозначено желтым прямоугольником. А состояние с открытыми глазами было обозначено красным прямоугольником.


В этом разделе мы также раскрыли общие характеристики предлагаемого метода с точки зрения обнаружения лиц, локализации глаз и распознавания состояний.Мы применяем наш метод к первой категории видео (то есть с 1-й по 4-ю группы), которые содержали 6520 кадров, состоящих из состояния открытых и закрытых глаз. Правильно обнаруженные кадры подсчитываются вручную. Подробные результаты представлены в Таблице 1. Из Таблицы 1 мы можем сделать вывод, что предложенная система работает достаточно хорошо с точностью не менее 90%.


Обнаруженная цель Цель (кадры) Правильное обнаружение (кадры) Пропущенное обнаружение (кадры) Степень обнаружения (%)
Человеческое лицо 6520 6214 293 95
В открытом состоянии 5392 4912 480 91
в закрытом состоянии 11386 10196

3.2. Сравнительный эксперимент

По сравнению с традиционным методом Adaboost, который обучает классификаторы глаз непосредственно определять состояние глаз, мы предложили улучшенную стратегию определения состояния глаз. Предлагаемая стратегия в основном включает 3 шага и 2 категории классификаторов, соответствующих лицу и глазам соответственно. В частности, мы сначала эффективно обнаруживаем лицо с помощью классификаторов как переднего, так и отклоненного лица. Затем определяется кандидатная область глаза в соответствии с геометрическим распределением лицевых органов.Наконец, обученные классификаторы открытых и закрытых глаз используются для быстрого и точного обнаружения глаз в области-кандидате. В таблице 2 показано сравнение затраченного времени для 2 методов в системе ПК. Также представлены самое короткое и самое долгое время обработки одного кадра. Что касается нашего метода, хотя он должен обнаруживать и лицо, и глаза, средняя скорость обработки системы составляет до 20 кадров в секунду. Следовательно, система имеет хорошую производительность в реальном времени. Максимальное время обработки одного кадра более чем в 2 раза превышает время самого короткого, поскольку требуется как минимум 2 раза для определения состояния лица и глаз из-за ситуации отклоненного лица.Что касается традиционного метода, несмотря на то, что обнаружение глаза выполняется всего за один шаг, на обнаружение глаз уходит больше времени. Причина в том, что в качестве нашего метода необходимо использовать поиск по классификатору глаза по всему кадру, а не по небольшой области-кандидату.

9036 9038 —

Методы Среднее время, затрачиваемое на несколько шагов обнаружения
Лицевая сторона Отклоненная грань Открытая проушина Закройте проушину Другая Одиночная рама (самая короткая)

Наш метод 16 18 5 4 12 73 33 96 97 245 93

На рисунке 8 показано сравнение эффективности обнаружения нашего метода и традиционного метода.Рисунок 8 показывает, что наш метод может обнаруживать глаза точно в ограниченной области лица. Однако традиционный метод использовал классификатор глаз для обнаружения глаза на всем изображении. В результате возникает много ложных срабатываний. На основании сравнительного эксперимента можно сделать вывод, что наш метод превосходит традиционный метод с точки зрения скорости и точности обнаружения.


3.3. Определение индекса усталости

Для того, чтобы автоматически судить о состоянии утомления, мы должны зафиксировать параметр порогового значения для определения бдительности или утомления.Наблюдается очевидное изменение значений PERCLOS в начале и в конце эксперимента по вождению. Частота моргания объекта и продолжительность состояния закрытых глаз увеличиваются после того, как объект утомляется. На рисунке 9 показаны значения PERCLOS для шести испытуемых в периоды 10 ~ 17 (начало) и 63 ~ 70 минут (конец). Из рисунка 9 можно сделать вывод, что значения PERCLOS значительно возрастают в конце эксперимента, а скорость роста средних значений превышает 200%. Кроме того, значения PERCLOS для шести субъектов показали индивидуальные различия.Средние значения испытуемых, такие как SUB1, SUB2, SUB4 и SUB5, относительно низкие (<0,025) как в начале, так и в конце эксперимента. Но для некоторых предметов, таких как SUB3 и SUB6, средние значения PERCLOS относительно выше, чем для других предметов. Например, значения PERCLOS для SUB3 и SUB6 в начале и в конце равны 0,016, 0,042, 0,059 и 0,146 соответственно.


Вариация средних значений PERCLOS для каждого испытуемого представлена ​​в таблице 3. В этой таблице значение PERCLOS показывает индивидуальные различия.Хотя значения PERCLOS для SUB3 и SUB6 чрезвычайно велики, их скорость роста остается довольно стабильной, как и для других предметов. Из таблицы 3 мы находим, что скорость роста по всем предметам составляет от 2,0 до 3,0, кроме SUB1. Таким образом, следует рассматривать скорость роста значения PERCLOS как показатель для оценки утомляемости водителя. В этой статье мы оцениваем водителя как утомленного, когда его скорость приращения PERCLOS превышает 2.

70 м (в конце) 6 9038 9038 9038 9038 9038 2, 2. 2.000

PERCLOS Субъекты
Под.1 Под. 2 Под. 3 Под. 4 Под. 5 Под. 6 Среднее значение

10 ~ 17 м (в начале) 0,001 0,007 0,016 0,001 0,002 0,042 0,011 0,025 0,059 0,003 0,006 0.146 0,042
Разница 0,010 0,018 0,043 0,002 0,004 0,104 0,030
2.476 3.623

4. Обнаружение усталости на смарт-устройстве

В настоящее время смартфоны и планшетные устройства обладают довольно высокой производительностью обработки, и большинство этих устройств также оснащены разрешение камеры (передняя или задняя).На такие смарт-устройства устанавливаются такие операционные системы, как Android и iOS. Специально для операционной системы Android это бесплатная и открытая система; следовательно, очень удобно заниматься вторичной разработкой для пользователей. Кроме того, OpenCV совместим с этими устройствами на базе Android. Таким образом, можно перенести нашу систему определения усталости, основанную на машинном зрении, на интеллектуальные устройства. В результате мы разработали систему предупреждения об усталости при вождении (DFDWS) на интеллектуальном устройстве Android с машинным зрением.Состав системы обнаружения показан на рисунке 10.


Эта система разработана на базе ОС Android и библиотеки OpenCV, которые называются OpenCV4Android. OpenCV4Android доступен как Java-библиотека в Интернете. Согласно руководству легко установить и настроить OpenCV4Android SDK на смарт-портативном устройстве. OpenCV4Android предоставляет интерфейс с именем CvCameraViewListener для захвата кадров камеры и класс CascadeClassifier для обнаружения объекта.В нашем приложении мы создаем несколько классов CascadeClassifier , которые реализованы как разные классификаторы, соответствующие лицу, открытому или закрытому глазу. При захвате кадра автоматически вызывается метод onCameraFrame . В этом методе изображение кадра будет преобразовано в класс Mat , который представлен как изображения в OpenCV. Затем CascadeClassifier вызовет метод detectMultiScale для обнаружения особенности лица.

Таким образом, любой телефон или планшет Android с камерой, номеронабирателем и динамиком может трансплантировать эту систему. DFDWS использует библиотеку OpenCV для вызова камеры для сбора изображений лиц. Кадры изображений в памяти составляют поток изображений; затем предложенный алгоритм справится с этим. После этого система начинает оценивать состояние усталости водителя в соответствии с PERCLOS или продолжительностью состояния закрытых глаз. Если водитель впадет в состояние усталости, система включит динамик, чтобы напомнить ему / ей, или позвонит в службу экстренной помощи.

Также результат обнаружения будет отображаться на экране вовремя. Интерфейс предлагаемой системы трансплантации и результат обнаружения показаны на рисунке 11.

В этом документе наша система хорошо работает на планшете Nexus7 с процессором 1 ГГц и 1 ГБ ОЗУ. В начале эксперимента система собирала период в 10 минут для расчета индекса PERCLOS в качестве основы для оценки состояния усталости. В течение этого периода водители должны отрегулировать положение устройства и тела, чтобы система могла точно определять лица и глаза.Индекс скорости нарастания PERCLOS, соответствующий базовому уровню, используется для определения утомляемости в интеллектуальной портативной системе. Когда скорость эскалации PERCLOS увеличится более чем на 200%, система на планшете Nexus7 определит, что водитель устал. В таблице 4 показана эффективность обнаружения на Nexus7. Он демонстрирует среднее потребление различных классификаторов, а также показывает самое короткое и самое долгое время обработки одного кадра. По сравнению с производительностью обнаружения в системе ПК (см. Таблицу 2) мы можем обнаружить, что время потребления для каждого шага увеличивается для планшета Nexus7.Поскольку основная частота планшета намного ниже, чем у ПК (2,1 ГГц), соответственно увеличиваются и самое длинное, и самое короткое время обработки одного кадра. В нормальной ситуации, то есть когда водитель находится почти перед лицом, производительность DFDWS на планшете Nexus7 может достигать скорости 14 кадров / сек. Это означает, что мобильное устройство может без проблем запускать это приложение. Но в худшем случае, например, в случае боковой грани, производительность системы снизится до 10 кадров / сек.


Выполняемые элементы Затраченное время

Обнаружение передней стороны 39
906 906 Обнаружение левого лица Обнаружение открытого состояния 8
Обнаружение закрытого состояния 4
Другие затраты времени 36
Максимальное время обработки одиночного кадра 98
Наименьшее время обработки одиночного рама 70

5.Выводы

В этом документе представлена ​​практическая система определения усталости от вождения, основанная на алгоритме Adaboost. Мы предложили новую стратегию для определения состояния глаз вместо того, чтобы определять глаз напрямую. В нашей стратегии обнаружения мы сначала эффективно обнаруживаем лицо, используя классификаторы как переднего, так и отклоненного лица. Затем определяется кандидатная область глаза в соответствии с геометрическим распределением лицевых органов. Наконец, обученные классификаторы открытых и закрытых глаз используются для быстрого и точного обнаружения глаз в области-кандидате.В результате можно было рассчитать скорость нарастания PERCLOS и использовать ее в качестве индекса утомляемости. Когда скорость нарастания PERCLOS увеличилась более чем на 200%, можно было считать, что водитель находится в состоянии усталости. Кроме того, в этом документе была реализована система предупреждения об усталости при вождении и перенесена на планшет Nexus7. Система принимает решение об утомлении или отсутствии в зависимости от PERCLOS и продолжительности состояния закрытых глаз. Эксперименты показали, что предлагаемая система обладает высокой точностью. Между тем, скорость обработки может достигать 30 кадров в секунду на ПК и 14 кадров в секунду на планшете, что соответствует требованиям реального времени.

Конечно, эта система могла бы дополнительно улучшить точность и скорость обнаружения за счет использования дискретных косинусных коэффициентов [24] и ковариационной характеристики [25], соответственно. Кроме того, эта бумага избежала условий при плохом освещении. Его следует усовершенствовать в будущих исследованиях.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации данной статьи.

Вклад авторов

Ванцзэн Конг и Линсяо Чжоу внесли равный вклад в эту работу.

Выражение признательности

Эта работа была поддержана Крупным проектом международного сотрудничества провинции Чжэцзян (грант № 2011C14017), Национальным фондом естественных наук Китая (грант № 61102028), Программой международного сотрудничества в области науки и технологий Китая (грант № 2014DFG12570) и Чжэцзянский провинциальный фонд естественных наук Китая (грант № LY13F020033). Авторы также должны поблагодарить всех испытуемых, участвовавших в эксперименте по вождению.

Высокотехнологичный датчик усталости водителя для повышенной безопасности автомобиля, вдохновляющий на вождение

Увеличилась потребность в усовершенствованном датчике усталости водителя с усиленными функциями безопасности, а также в Alibaba.com предлагает лучшие продукты для удовлетворения этой потребности. Являясь ведущим мировым онлайн-магазином высококачественного и проверенного временем датчика усталости водителя , Alibaba.com предлагает широчайший ассортимент устройств безопасности, способных предотвратить возможные взломы и кражи. Будьте спокойны, зная, что ваша поездка полностью защищена и любые попытки кражи будут лучше пресечены, если вы установите прочный и эффективный датчик усталости водителя .

Купите датчик усталости водителя , способный подключаться к вашему смартфону с помощью удобных и безопасных сигналов тревоги GPS, чтобы держать вас в курсе местоположения вашего автомобиля.Выберите один из односторонних удаленных устройств с простыми функциями или двусторонний датчик усталости водителя с ЖК-экраном, обеспечивающий четкое визуальное представление. Рассмотрим простые в установке комплекты датчика усталости водителя с брелоками для ключей, громкими сиренами и датчиками, которые работают сообща, предупреждая злоумышленников и одновременно предупреждая владельцев автомобилей.

Установите датчик усталости водителя с визуальными и звуковыми индикаторами, управляемыми тревожными кнопками, чтобы помочь вам обнаружить свой автомобиль в перегруженных городах или на парковках.Датчик усталости водителя , оснащенный передовыми технологиями дистанционного управления, позволяет открывать двери автомобиля, запускать зажигание, открывать багажник или даже нагревать и охлаждать автомобиль на расстоянии нескольких метров, расслабившись в офисе или на диване. Независимо от модели или типа автомобиля, откройте для себя высокопроизводительный и износостойкий датчик усталости водителя , который выполняет множество функций.

Прекратите поиски и посетите Alibaba.com, чтобы найти лучший датчик усталости водителя для вашего бюджета. Магазин Алибаба.com для получения самого широкого каталога продукции. Эти изделия долговечны и энергоэффективны, и их можно подключать к любой 12-вольтовой автомобильной системе постоянного тока.

(PDF) Системы обнаружения усталости водителя с использованием мультисенсоров, смартфонов и облачных вычислительных платформ: сравнительный анализ

Датчики 2021, 21, 56 34 из 38

72. Форсман П.М.; Vila, B.J .; Шорт, R.A .; Mottd, C.G .; ван Донген, Х. Эффективное обнаружение сонливости водителя на умеренных уровнях

сонливости. Accid.Анальный. Пред. 2013, 50, 341–350.

73. Wierwille, W.W .; Книплинг, Р.Р.Обнаружение сонного водителя на автомобиле: текущее состояние и перспективы на будущее. In Proceedings of

the IVHS America 4th Annual Meeting, Атланта, Джорджия, США, 17–20 апреля 1994 г .; С. 1–24.

74. Abbas, Q .; Ибрагим, M.E .; Джаффар, М.А.Комплексный обзор последних достижений в области систем глубокого зрения. Артиф. Intell. Ред.

2019, 52, 39–76.

75. Abbas, Q .; Ибрагим, M.E .; Джаффар, М.A. Анализ видеосцены: обзор алгоритмов глубокого обучения и проблемы. Мультимед.

Инструменты Прил. 2018, 77, 20415–20453.

76. Wu, C .; Cheng, H.-P .; Li, S .; Li, H.H .; Чен, Ю. ApesNet: сеть эффективной сегментации по пикселям. В материалах 14-го симпозиума

ACM / IEEE по встроенным системам для мультимедиа в реальном времени (ESTIMedia’16), 2016 г .; ACM: Питтсбург, Пенсильвания, США, 2016 г .; С.

2–8, ISBN 978-1-4503-4543-9, DOI: 10.1145 / 2993452.2994306.

77.Wu, H .; Чен, X .; Ли, Г. Одновременное отслеживание и распознавание динамических цифровых жестов для систем Smart TV. In Proceed-

ings Четвертой Международной конференции по цифровому дому, Гуанчжоу, Китай, 23–25 ноября 2012 г .; С. 351–356,

DOI: 10.1109 / ICDH.2012.63.

78. Wu, L .; Shen, C .; Хенгель, А.В.-Д. PersonNet: повторная идентификация человека с помощью глубоких сверточных нейронных сетей. В материалах 11-й Международной конференции по семантике, знаниям и сеткам (SKG’15), Пекин, Китай, 24–28 августа 2015 г.

79. Wu, Z .; Huang, Y .; Ван, Л. Представитель обучения Глубокие особенности анализа наборов изображений. IEEE Trans. Мультимед. 2015, 17,

1960–1968, ISSN 1520-9210, DOI: 10.1109 / TMM.2015.2477681.

80. Xiao, T .; Li, H .; Оуян, Вт .; Ван, X. Изучение глубоких представлений функций с помощью доменного исключения для идентификации личности Re-

. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR’16), Лас-Вегас, Невада,

США, 27–30 июня 2016 г., стр.1249–1258, DOI: 10.1109 / CVPR.2016.140.

81. Xie, D .; Zhang, L .; Бай, Л. Глубокое обучение в визуальных вычислениях и обработке сигналов. J. Appl. Comput. Intell. Sot Comput. 2017,

2017, 1320780, DOI: 10.1155 / 2017/1320780.

82. Xie, S .; Girshick, R.B .; Doll, P .; Tu, Z .; Он К. Агрегированные остаточные преобразования для глубоких нейронных сетей. In Proceedings

of Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’17), Honolulu, HI, USA, 21–26 июля 2017 г.

83.Xue, H .; Liu, Y .; Cai, D .; Он, X. Отслеживание людей в видеороликах RGBD с использованием глубокого обучения и подсказок движения. J. Neurocomput. 2016,

204, 70–76, DOI: 10.1016 / j.neucom.2015.06.112.

84. Zagorukyo, S .; Комодакис, Н. Широкие остаточные сети. In Proceedings of the Computer Vision and Pattern Recognition

(CVPR’17), Honolulu, HI, USA, 21–26 июля 2017 г.

85. Zeiler, M.D .; Фергус, Р. Визуализация и понимание сверточных сетей. В Европейской конференции по компьютерному зрению;

Шпрингер: Хам, Швейцария, 2014 г .; стр.818–833, DOI: 10.1007 / 978-3-319-10590-1 53.

86. Zhang, D .; Han, J .; Li, C .; Wang, J .; Ли, X. Обнаружение смежных объектов, глядя глубоко и широко. Int. J. Comput. 2016, 120,

215–232, DOI: 10.1007 / s11263-016-0907-4.

87. Alotaibi, A .; Махмуд, А. Глубокое обнаружение живости лица на основе нелинейной диффузии с использованием сверточной нейронной сети.

Обработка видео сигнала изображения. 2017, 14, 713–720, DOI: 10.1007 / s11760-016-1014-2.

88. Бадринараян, В.; Kendall, A .; Чиполла, Р. SegNet: Архитектура глубокого сверточного кодировщика-декодера для сегментирования изображений. IEEE Trans. Pattern Anal. Мах. Intell. 2017, 39, 2481–2495.

89. Cao, Y .; Chen, Y .; Хосла, Д. Использование глубоких сверточных нейронных сетей для энергоэффективного распознавания объектов. Int. J. Com-

пут. Vis. 2015, 113, 54–66. ISSN 0920-5691, DOI: 10.1007 / s11263-014-0788-3.

90. Dai, J .; Li, Y .; Он, К .; Сан, Дж. R-FCN: Обнаружение объектов с помощью полностью сверточных сетей на основе регионов.В материалах конференции

по системам обработки нейронной информации, Барселона, Испания, декабрь 2016 г .; С. 379–387.

91. Ding, S .; Lin, L .; Wang, G .; Чао, Х. Глубокое изучение особенностей с сравнением относительного расстояния для повторной идентификации человека. J.

Выкройка. Признать. 2015, 48, 2993–3003, DOI: 10.1016 / j.patcog.2015.04.005.

92. Forczmanski, P .; Новосельски, А. Подход с глубоким обучением к обнаружению предшествующего транспортного средства в расширенной системе помощи водителю.

В материалах 16-й Международной конференции по телематике транспортных систем (TST’16), Катовице-Устронь, Польша, 16–19

март 2016 г .; стр. 293–304, DOI: 10.1007 / 978-3-319-49646-7 25.

93. Gando, G .; Yamada, T .; Sato, H .; Ояма, S .; Курихара М. Тонкая настройка глубоких сверточных нейронных сетей для отличия

иллюстраций от фотографий. Int. J. Expert Syst. Прил. 2016, 66, 295–301.

94. Garcia-Garcia, A .; Ортс-Эсколано, С .; Опря, С.O .; Villena-Martinez, V .; Гарсия-Родригес, Дж. (2017). Обзор методов глубокого обучения

, применяемых к семантической сегментации. arXiv 2017, arXiv: 1704.06857.

95. He, K .; Чжан, X .; Ren, S .; Сан, Дж. Объединение пространственных пирамид в глубоких сверточных сетях для визуального распознавания. IEEE Trans.

Образец Анал. Мах. Intell. 2015, 37, 1904–1916, DOI: 10.1109 / TPAMI.2015.2389824.

96. He, T .; Mao, H .; Йи, З. Распознавание движущихся объектов с использованием многомерных сверточных нейронных сетей.Ней-

рал вычисл. Прил. 2017, 28, 3827–3835, DOI: 10.1007 / s00521-016-2277-9.

97. Крижевский, А .; Суцкевер, И .; Хинтон, Г. Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями. В материалах

25-я Международная конференция по системам обработки нейронной информации (NIPS’12), Невада, США, 2012; С. 1097–1105.

98. Kim, B .; Roh, J .; Dong, S .; Ли, С. Иерархический комитет глубоких сверточных нейронных сетей для надежного выражения лица

Распознавание.J. Мультимодальные пользовательские интерфейсы 2016, 10, 173–189, 2016, DOI: 10.1007 / s12193-015-0209-0.

99. Liu, Z .; Peng, Y .; Ху, В. Обнаружение усталости водителя на основе глубоко изученного выражения лица. J. Visual Commun.

Изображение Представлено. 2020, 71, 102723.

Системы обнаружения сонных водителей срабатывают, когда вам нужен перерыв | Новости

CARS.COM — Водители с тусклыми глазами представляют опасность для себя и других: Национальное управление безопасности дорожного движения заявляет, что вождение в сонливости вызывает более 80 000 автомобильных аварий (почти 220 в день) и 850 смертельных случаев каждый год.Автопроизводители предлагают технологии, которые будут предупреждать вас, когда вы собираетесь вздремнуть, и они становятся все более изощренными.

Связано: Следуйте этим советам, чтобы избежать вождения в сонливом режиме

Система оповещения водителя

Ford является частью системы помощи при удержании полосы движения. Маленькая камера, обращенная вперед, расположенная за зеркалом заднего вида, отслеживает, остается ли водитель на своей полосе движения. Система вибрирует на рулевом колесе, когда обнаруживает, что водитель может поворачивать, и затем направляет автомобиль обратно на свою полосу движения.Он доступен на Ford Fusion Titanium 2016 года как часть пакета стоимостью 1200 долларов. Система Volvo Driver Alert Control, предлагаемая на всех ее автомобилях, использует ту же технологию для обнаружения, что и Ford: включение сигнала тревоги во время вождения напоминает поведение сонного водителя; водители также получают сообщение о необходимости сделать перерыв.

Система контроля сонливости

Mercedes ’Attention Assist использует датчик рулевого управления, который определяет движения и скорость, а также определяет базовый уровень поведения водителя. Эта система обнаружения входит в стандартную комплектацию всех автомобилей Mercedes.Компания определила, что режимы рулевого управления лучше всего отражают сонливость, поскольку утомленные водители склонны менять свое поведение при рулевом управлении и совершать незначительные ошибки рулевого управления, которые они немедленно исправляют. Если система обнаруживает неустойчивое рулевое управление, она оценивает 70 других параметров, например, как долго водитель находится за рулем. Если он определит, что водитель сонный, на приборной панели появится надпись «Обнаружена сонливость» с изображением чашки кофе; в автомобиле также есть пятиступенчатая шкала, которая показывает текущий уровень внимания водителя и время с момента его или последней остановки.Водители получают звуковое предупреждение, и можно начать поиск в зоне отдыха.

Система оповещения о внимании водителя Nissan отслеживает поведение водителя через рулевое колесо, предупреждая сонного водителя изображением чашки кофе на приборной панели, как и система помощи при внимании BMW, которая входит в стандартную комплектацию автомобилей 6-й и 7-й серий. BMW также позволяет настраивать свои предупреждения, связанные с усталостью, обеспечивая звуковое предупреждение и предупреждение со значком чашки кофе на центральной консоли; они появятся через час после начала движения, если вы установите для него значение «чувствительный», и через 90 минут после начала движения, если вы установите для него значение «нормальный».”

По словам Джона Полларда, эксперта по человеческим факторам из Volpe, исследовательской организации Министерства транспорта, сложно создать систему обнаружения, которая могла бы определять поведение автомобилей, связанное исключительно с недосыпающими водителями и сонливостью. Например, водитель может съехать со своей полосы движения, а затем толкнуть машину назад не потому, что он сонный или спит, а по другим причинам, например, если он имеет дело со своим двухлетним ребенком на заднем сиденье. Порывы ветра, падающие на машину, также могут ввести систему в заблуждение и заставить ее думать, что водитель хочет спать.Когда датчики системы выдают слишком много ложных предупреждений, многие водители просто отключают их.

Сегодня эксперты по безопасности сходятся во мнении, что никакие технологии или мониторинг не могут полностью решить проблему вождения в сонном состоянии. Лучшее средство от сонливости? Хорошо выспаться.

Редакционный отдел Cars.com — ваш источник автомобильных новостей и обзоров.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.