摘要：为有效提升疲劳驾驶预警系统在行为改变方面的有效性,基于认知负荷理论、福格行为模型、劝导系统设计模型及多模态交互,提出了面向行为改变的疲劳驾驶预警系统交互设计理论模型。采用层次分析法,得到初步设计概念,在经过质量功能展开评估后,形成设计方案。结果表明:该设计方案可有效提升劝导效果,并且未对驾驶安全和可实现性产生显著负面影响,为开发和评估疲劳驾驶预警系统提供了一种新的理论和实践框架,有助于减少疲劳驾驶,提高交通安全性。

摘要：近期,随着车辆的持有率日益上涨,疲劳驾驶引发的交通事故也在逐年上涨。每年因交通事故产生的伤亡率也在逐渐上升,其中疲劳驾驶导致的死亡人数更是占其中的大部分。因此,文章设计了一种基于“端-边-云”架构的疲劳驾驶预警系统。本系统主要包括信息采集模块、嵌入式边缘计算模块、预警模块和云端。通过对驾驶人员驾驶图像信息的采集,使用嵌入式模块中的深度学习算法对驾驶人员进行实时状态分析,从而达到预警效果减少交通事故的发生。

摘要：疲劳驾驶是造成交通事故的一个重要原因。为实时有效地检测驾驶员的疲劳状态,设计了一种融合眼睛和嘴巴两种疲劳特征进行疲劳状态判定的检测算法,并构建了基于DSP人脸特征识别的司机疲劳驾驶预警系统。该算法采用"Harr特征值+Ada Boost"的方法进行人脸识别,然后根据人脸图像的灰度分布定位眼睛和嘴巴的位置,利用Hough变换,以及模板匹配技术判断出人眼的开闭状态,计算PERCOLS值作为司机疲劳驾驶的一个判断指标。除此之外,本系统还利用嘴巴的宽高比及打哈欠的持续时间来综合判定司机的疲劳状态。通过仿真测试结果表明该系统的算法准确、可行、实时性强。