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张希波
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- 所属机构:清华大学
- 所在地区:北京市
- 研究方向:交通运输工程
- 发文基金:国家高技术研究发展计划
相关作者
- 成波
- 作品数：171被引量：492H指数：13
- 供职机构：清华大学
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- 冯睿嘉
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- 供职机构：清华大学
- 研究主题：驾驶人 疲劳驾驶 驾驶员疲劳 多源信息融合 眼睛状态识别
- 李家文
- 作品数：43被引量：112H指数：6
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- 张伟
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- 基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳实时监测被引量：15
- 2008年
- 提出了一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态实时监测的方法。为了实现眼睛状态的检测,首先通过计算累计背景和当前帧的差分图像的质心确定脸部范围,然后通过二值化和轮廓检测确定眼睛的搜索区域。在利用启发式规则进行筛选定位之后,计算眼睛骨架曲线和两眼角连线之间的距离得到眼睛的睁开程度。通过计算相应的疲劳指标如PERCLOS、平均睁眼程度、最长眼睛闭合时间来推测驾驶员的疲劳状态。以驾驶员面部视频的主观评分作为评价依据对检测方法进行评价,结果显示上述3个指标在不同的疲劳等级下均存在显著性差异,通过对不同指标的融合可达到较好的疲劳检测准确率。
- 成波张广渊冯睿嘉李家文张希波
- 关键词：驾驶员眼睛状态交通事故交通安全差分图像
- 基于方向盘操作的驾驶人疲劳状态实时检测方法被引量：45
- 2010年
- 基于实际道路条件下的车辆行驶实验数据,通过分析驾驶人在疲劳状态下的方向盘操作特征,提出了双时间窗指标提取方法,采用该方法提取了最大零速百分比和最大角度标准差两个疲劳判别指标。以此为基础建立了Fisher线性判别算法,同时为减少对非常疲劳状态的误判,加入驾驶人疲劳状态时变判别准则,最终形成了驾驶人疲劳状态实时检测模型。使用实路数据对模型进行验证,结果表明模型对疲劳驾驶的识别率达到82%。
- 张希波成波冯睿嘉
- 关键词：疲劳驾驶
- 基于多源信息融合的驾驶人疲劳状态监测及预警方法研究
- 系统研究了疲劳状态下驾驶人眼部生理状态、方向盘操作特性以及车辆行驶轨迹特征,采用统计分析的方法,以显著性水平为评价手段,优化出了PERCLOS、最长闭眼时间、方向盘零速百分比、车辆横向位置标准差等多个疲劳判别指标。在充分...
- 成波冯睿嘉张伟李家文张希波
- 关键词：汽车主动安全驾驶员辅助系统疲劳驾驶多源信息融合
- 文献传递
- 基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳实时监测
- 提出了一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态实时监测的方法。为了实现眼睛状态的检测,首先通过计算累计背景和当前帧的差分图像的质心确定脸部范围,然后通过二值化和轮廓检测确定眼睛的搜索区域。在利用启发式规则进行筛选定位之后,计...
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- 关键词：驾驶员眼睛状态识别实时监测启发式规则
- 基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳实时监测
- 本文提出了一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态实时监测的方法。为了实现眼睛状态的检测，首先通过计算累计背景和当前帧的差分图像的重心确定脸部范围，然后通过二值化和轮廓检测确定眼睛的搜索区域。在利用启发式规则进行筛选定位之后...
- 成波张广渊冯睿嘉李家文张希波
- 关键词：汽车驾驶员眼睛状态识别
- 基于多源信息融合的驾驶人疲劳状态监测及预警方法研究被引量：9
- 2009年
- 疲劳驾驶是导致道路交通事故的重要原因之一。为了克服单一传感器在疲劳检测中的局限性,系统研究了疲劳状态下驾驶人眼部生理状态、方向盘操作特性以及车辆行驶轨迹特征。以显著性水平为评价手段,优化出了PERC-LOS、最长闭眼时间、方向盘零速百分比等多个疲劳判别指标。在充分考虑各信息源相关性和互补性的基础上,开发了以fisher判别进行特征级融合,以D-S证据理论进行决策级融合的分层融合算法和模型。试验数据表明,该模型在高速公路工况下识别精度达到91%,与基于单传感器的检测方法相比,有效提高了疲劳检测系统的准确性、可靠性。
- 成波冯睿嘉张伟李家文张希波
- 关键词：智能运输系统汽车主动安全驾驶员辅助系统疲劳驾驶多源信息融合
