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疲劳驾驶的后果有多严重?
当驾驶员轻微疲劳时,他们的思维和动作会变得迟缓,导致操作不及时。
当驾驶员重度疲劳时,他们可能会忘记操作或不自觉打瞌睡,甚至失去对车辆的控制能力。
【资料图】
据英国交通研究实验室统计,每年因驾驶疲劳导致的路面交通事故约占全事故率的10%。驾驶员需要一种能检测到疲劳行为的方法,如通过语音、震动、警报等方式,及时提醒驾驶员调整状态,减少交通事故发生。
现阶段,对疲劳驾驶的检测研究主要包括主观检测与客观检测。主观检测是通过对驾驶员的自我检测表、自我调查表、皮尔逊疲劳量表以及睡眠尺度判定驾驶员的疲劳状态。此方法不仅对驾驶员依赖程度较高,且难以实时检测,已逐步被客观检测取缔。
客观检测共分为两类,即对驾驶员与车辆状态的检测。
一、驾驶员状态检测
■ 基于生理指标的检测:通过对驾驶员脉搏、脑电信号、心电信号的检测掌握驾驶员的身体状态,这种方法可以精准检测出疲劳驾驶状态,但其成本较高且有可能影响正常驾驶。
■ 基于行为状态的检测:该方法采用非介入的方式,通过图像检测对比驾驶员的面部特征,如眼睛特征、视线方向、嘴部状态与头部位置判断驾驶员的疲劳状态。
二、车辆状态检测
车辆状态检测通过分析车速、车辆轨迹、方向盘握力/扭转力、车道偏离、刹车油门等数据,将之与正常状态下的数据比对,从而推断驾驶员疲劳驾驶程度,实现对驾驶员的间接监控。
相较上一种方法,车辆检测部署成本更低,但该方法并不直接监控驾驶员,且依赖道路车道情况(清晰度),在复杂的实际场景中,难以准确评估驾驶员的疲劳与分心状态,容易导致误报。
现阶段,驾驶员行为状态检测是市面上主流的疲劳驾驶检测方案。显然,人在疲劳状态下的特征直观且明显,如眨眼次数、眼球转动、打哈欠、点头等,这些状态会被摄像头记录下来,并加以识别判断。
技术层面讲,行为状态检测主要利用计算机视觉技术(人脸识别)分析驾驶员的面部特征,识别其身份及表情、眼睛状态、头部姿态等指标,从而判断驾驶员的疲劳状态。
在计算机视觉任务中,模型的性能和应用效果直接受到训练数据的质量与数量影响,而数据标注是确保训练数据质量的关键步骤。作为算法训练的基础,传感器采集到的非结构化数据需要经过人工/自动标注技术,才能转换成模型可理解的结构化数据。
举个例子,假设我们正在开发一个基于行为状态的疲劳驾驶检测系统,它可以使用车辆摄像头捕捉驾驶员的图像,并使用深度学习算法来检测疲劳驾驶行为。在这个例子中,我们需要对训练数据进行标注,以便算法可以识别和学习不同的疲劳驾驶行为。
具体来说,基于疲劳行为状态检测的数据标注技术可以包括以下几个步骤:
■ 确定标注目的:首先需要明确标注目的,例如检测疲劳驾驶、预防交通事故等。
■ 选择标注工具:根据标注目的和对象,选择适合的标注工具与方式。例如,可以使用视频标注技术捕捉驾驶员的行为状态,然后利用相应的工具进行标注。
■ 制定标注规范:为了保证标注数据的一致性和准确性,需要制定标注规范和标准。例如,规定疲劳驾驶的标志是驾驶员频繁打哈欠、眼睛闭合时间长等。
■ 进行标注:根据标注规范和标准,进行标注。标注人员需要仔细观察采集数据,并根据标准进行标注。
■ 审核标注结果:为了保证标注数据的质量,需要对标注结果进行审核。可以随机选择部分数据进行二次标注,并比对结果。
■ 整理存储数据:标注完成后,需要整理和存储标注数据。可以将数据存储到数据库或者文件中,并进行备份。
■ 数据分析和使用:标注数据完成后,可以进行数据分析和使用。例如,可以使用标注数据来训练疲劳驾驶检测模型,或者分析驾驶员的行为模式等。
以上步骤,可以帮助算法学习和识别不同的疲劳驾驶行为,从而提高疲劳驾驶检测系统的准确性和可靠性,确保驾驶员的安全。
在未来,随着科技不断发展,更加高效、准确、可靠的疲劳驾驶检测技术将会不断涌现,为驾驶员的行车安全提供更好的保障。
关键词:
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