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申请/专利权人：长安大学

摘要：本发明涉及安全驾驶领域，公开了一种驾驶员异常驾驶状态监测装置和方法，所述方法的具体实施方式包括：首先对车辆行驶状态信息和驾驶员状态信息进行采集，然后对车辆行驶状态和驾驶员的状态进行分析处理，判别车辆是否存在因驾驶员错误操作与周边邻近车辆发生碰撞的风险、以及驾驶员是否处于包括分心、疲劳驾驶、打电话、抽烟的危险驾驶状态。当装置监测到自车或驾驶员处在异常状态时，就会触发与其相连的报警系统，接着报警系统会对驾驶员进行语音灯光提示。若监测有误，驾驶员可手动关闭警报，此后系统将默认引发警报的异常状态为正常情况，继续进行监测。该可以提醒驾驶员及时纠正错误驾驶行为，很大程度上降低发生交通事故的风险。

主权项：1.一种驾驶员异常驾驶状态监测装置，其特征在于，所述监测装置包括信息采集系统、电子控制单元和报警系统；所述信息采集系统包括车辆行驶状态信息采集模块和驾驶员状态信息采集模块；所述电子控制单元的内部储存有驾驶员异常驾驶状态判别和处理报警系统反馈信息的程序；所述报警系统包括报警器、显示器和反馈按钮；所述车辆行驶状态信息采集模块包括GPS、激光雷达、角度传感器；GPS：用以记录车速信息和位置信息；激光雷达：安装在车辆的前后左右四个位置，用以获取周边邻近车辆与自车的相对距离、相对速度和加速度；角度传感器：安装在车辆方向盘转向管柱下方位置，监测驾驶员是否进行了转向操作；所述驾驶员状态信息采集模块包括非接触式眼动仪、高清摄像头和数据存储设备；非接触式眼动仪：用于采集驾驶员面部和眼动数据信息，用以判断驾驶员是否处在分心和疲劳驾驶状态；高清摄像头：具有拍照和录像功能，用于收集驾驶员的面部图像、头部姿态数据；数据存储设备：是具备读入和读出功能的储存设备，内部储存有大量驾驶员异常驾驶状态下的面部图像、头部姿态数据，用于和高清摄像头采集到的数据进行对比，判别驾驶员是否在进行打电话和抽烟行为；另外数据存储设备对非接触式眼动仪和高清摄像头采集到的信息进行短时间的存储，用于驾驶员分心和疲劳驾驶的判别；所述驾驶员异常驾驶状态监测装置的监测方法包括如下步骤：步骤1：车辆状态信息采集模块对自车及周边邻近车辆行驶状态信息进行采集；所述车辆行驶状态信息包括自车速度、加速度及与邻近车辆横向相对速度V′L、横向相对加速度a′X，纵向相对速度V′Y、纵向相对加速度a′Y、自车与周边车辆的横向距离XL和纵向距离XY、方向盘转角θ；步骤2：根据所述方向盘转角θ是否为零，将车辆异常行驶的场景分为两类；场景一：θ＝0，既自车与同车道邻近车辆存在纵向碰撞风险的情况；场景二：θ≠0，自车与不同车道邻近车辆存在侧向碰撞风险的情况；步骤3：判别驾驶员是否处于分心驾驶状态；步骤4：判别驾驶员是否处于疲劳驾驶状态；步骤5：判别驾驶员是否存在打电话和抽烟行为；所述判别驾驶员是否处于分心驾驶状态的方法包括如下步骤：步骤31：根据汽车速度V判断汽车在何种类型的道路上行驶：当V≤50Kmh时，认为汽车在城市道路上驶；当V50Kmh则认为汽车在非城市道路上行驶；步骤32：通过非接触式眼动仪确定驾驶员注视点所在的区域以及注视时长t2；步骤33：由电子控制单元判断在不同类型的道路上驾车的司机是否处于驾驶分心的状态；城市道路若t21.2s，则认为驾驶员处于正常驾驶状态；若t2≥1.2s，则认为驾驶员处于分心驾驶状态；非城市道路若t21s，则认为驾驶员处于正常驾驶状态；若t2≥1s，则认为驾驶员处于分心驾驶状态；所述判别驾驶员是否处于疲劳驾驶状态的方法包括如下步骤：步骤41：取驾驶员清醒状态下前10次完整的眨眼周期，凭借非接触式眼动仪，分别提取其眼睑开度的最大值Emax和最小值Emin，并计算其眼睑开度最大值的平均值和最小值的平均值步骤42：根据步骤41得出眼睛闭合时眼睑开度的阈值为步骤43：记驾驶员通过分析单元的时间为T，分析单元内眼睑开度小于阈值的时间为t3，则闭眼百分率PERCLOS＝t3T×100％；步骤44：设定驾驶员闭眼百分率阈值为15％，若PERCLOS＜15％，则判定驾驶员处于清醒状态，否则，判定驾驶员处于疲劳驾驶的状态。

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百度查询： 长安大学 一种驾驶员异常驾驶状态监测装置和方法