監(jiān)控駕駛員警覺(jué)性的非侵入式系統(tǒng)

睡眠呼吸暫停等醫(yī)療狀況也會(huì)增加風(fēng)險(xiǎn)。駕駛員的困倦、分心和情緒等狀態(tài)也會(huì)影響駕駛員的信息處理能力并改變其冒險(xiǎn)傾向，從而增加風(fēng)險(xiǎn)。智能個(gè)人設(shè)備和信息娛樂(lè)系統(tǒng)也導(dǎo)致了道路碰撞，因?yàn)楹笳咴黾恿艘呀?jīng)要求很高的駕駛活動(dòng)。

作為回應(yīng)，汽車(chē)制造商不斷尋找創(chuàng)新的解決方案來(lái)支持駕駛員。在過(guò)去的十年中，信號(hào)處理和人為因素社區(qū)的發(fā)展呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，以開(kāi)發(fā)能夠感知駕駛員狀態(tài)并提供適當(dāng)及時(shí)反饋的駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)。

耶克斯-多德森定律

駕駛員的狀態(tài)直接影響他或她的駕駛能力。Yerkes-Dodson 定律最好地定義了這一點(diǎn)。當(dāng)該定律適應(yīng)駕駛員的狀態(tài)時(shí)，在駕駛員的覺(jué)醒和他或她的駕駛表現(xiàn)之間投射出倒 U 函數(shù)。

如圖 1 所示，高喚醒和低喚醒都會(huì)導(dǎo)致較差的駕駛性能。當(dāng)駕駛員保持警惕但沒(méi)有壓力時(shí)，會(huì)出現(xiàn)最佳性能。

（圖 1. 作為警戒功能的駕駛員表現(xiàn)）

例如，由于路況不變（例如在交通較少或沒(méi)有交通的筆直道路上行駛）而昏昏欲睡或失去警惕的駕駛員很容易失去對(duì)車(chē)輛的控制或未能在正確的時(shí)間做出反應(yīng)。而劇烈的駕駛條件，例如交通繁忙或能見(jiàn)度差，或次要任務(wù)（例如，導(dǎo)航系統(tǒng)工作或激烈的電話交談）的額外工作量可能會(huì)給駕駛員帶來(lái)壓力并降低認(rèn)知能力。

駕駛員的面部和身體表情可用于檢測(cè)駕駛員的警覺(jué)程度。例如，閉眼百分比 （PERCLOS）、眨眼和打哈欠有助于檢測(cè)疲勞和困倦，而眼球運(yùn)動(dòng)、注視方向和頭部運(yùn)動(dòng)有助于判斷駕駛員是否專(zhuān)心。這些方法嚴(yán)重依賴視頻處理；因此，由于計(jì)算限制，更早是不可能的。但最近計(jì)算能力和算法的進(jìn)步使實(shí)時(shí)成為可能。

內(nèi)部駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)

典型的駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)包括內(nèi)置紅外 （NIR）、發(fā)光二極管 （LED） 二極管傳感器和朝向駕駛員定位的電荷耦合設(shè)備攝像頭。該系統(tǒng)跟蹤眼球運(yùn)動(dòng)并檢測(cè)眼瞼和頭部運(yùn)動(dòng)以預(yù)測(cè)困倦并發(fā)送警報(bào)。

具有主動(dòng)光源的攝像頭用于在駕駛過(guò)程中消除高照度。然后使用跟蹤算法檢測(cè)面部和身體標(biāo)志。之后，提取 PERCLOS、頭部姿勢(shì)和注視方向等特征。最后，系統(tǒng)會(huì)查看模式并做出決定。

一般來(lái)說(shuō)，有兩種方法可以跟蹤駕駛員的上半身運(yùn)動(dòng)：

使用面部標(biāo)志的剛性三維頭部模型和正面方向檢測(cè)。

也可以根據(jù)一定時(shí)間間隔內(nèi)的頻率或標(biāo)準(zhǔn)差等視覺(jué)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)。

該系統(tǒng)的主要練習(xí)是實(shí)時(shí)識(shí)別每一幀中所需的特征。這些特征可以是面部、眼睛或其他面部標(biāo)志。軟件檢測(cè)算法主要依賴于所使用的圖像采集硬件。

黑暗和明亮的瞳孔效應(yīng)

還可以計(jì)算用于嗜睡檢測(cè)的視覺(jué)指標(biāo)，例如眼睛區(qū)域（瞳孔、眼瞼等）。這些用于注視估計(jì)和頭部姿勢(shì)估計(jì)。

具有近紅外源的相機(jī)眼動(dòng)追蹤系統(tǒng)用于利用人類(lèi)瞳孔的光學(xué)特性。這就是所謂的明暗瞳孔效應(yīng)。當(dāng)照明與注視在同一軸上時(shí)，瞳孔反射回光源并在捕獲的圖像中顯得明亮，而照明位置的偏移不會(huì)產(chǎn)生這種效果并會(huì)導(dǎo)致瞳孔變暗。對(duì)于駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)，執(zhí)行從亮瞳幀中減去交替的暗瞳幀的計(jì)算成本低廉的方法。盡管該技術(shù)在實(shí)驗(yàn)室中非常準(zhǔn)確，但它對(duì)硬件設(shè)置的嚴(yán)重依賴降低了其在實(shí)際駕駛條件下的魯棒性。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步，很有可能為不依賴圖像采集硬件配置的實(shí)時(shí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)具有大量視頻數(shù)據(jù)輸入的智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)解決方案。跟蹤算法也用于提高系統(tǒng)的處理速度。

新一代相機(jī)具備超越人類(lèi)視覺(jué)的能力，可以捕捉到最細(xì)微的變化。這些攝像頭可以對(duì)駕駛員生理進(jìn)行潛在的非侵入性評(píng)估。面部特征和身體運(yùn)動(dòng)（例如頭部和手部位置）被用來(lái)確定駕駛員的狀態(tài)。例如，使用手機(jī)、吸煙和吃飯等都可以通過(guò)跟蹤手來(lái)檢測(cè)。需要注意的是，駕駛員的面部和身體表情也提供了確定駕駛員情緒的方法。

結(jié)論

傳感技術(shù)的發(fā)展以及我們對(duì)影響駕駛性能的人類(lèi)特征的理解的進(jìn)步為開(kāi)發(fā)更好的駕駛員監(jiān)控解決方案提供了范圍。這些系統(tǒng)使用面部和身體表情以及心理信號(hào)來(lái)監(jiān)控駕駛員狀況，并實(shí)時(shí)感知環(huán)境，為駕駛員提供反饋。如果需要，車(chē)輛也可以控制。

在將控制權(quán)從駕駛員轉(zhuǎn)移到車(chē)輛的過(guò)程中，DMS 可以在自動(dòng)安全系統(tǒng)的及時(shí)準(zhǔn)確接合方面發(fā)揮重要作用。在這些情況下，了解駕駛員的意圖至關(guān)重要。一旦車(chē)輛因駕駛員困倦而獲得控制權(quán)，DMS 可以通過(guò)測(cè)量駕駛員的面部和身體表情來(lái)主動(dòng)監(jiān)控駕駛員。

開(kāi)發(fā)高級(jí)駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)的一個(gè)主要挑戰(zhàn)是該領(lǐng)域的跨學(xué)科性質(zhì)，這需要研究人員和從業(yè)人員在信號(hào)處理和人類(lèi)行為方面的密切合作。

審核編輯：郭婷