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本作品首次提出了KEEP-COOL疲勞駕駛安全等級評估方法：在車輛行駛中，車載系統(tǒng)對駕駛員的疲勞狀態(tài)、路面狀況和車輛自身參數(shù)進(jìn)行實(shí)時檢測，將三者融合后綜合評估當(dāng)前安全等級，并進(jìn)行相應(yīng)的聲光預(yù)警提醒措施。同時，系統(tǒng)通過WLAN無線網(wǎng)絡(luò)接入互聯(lián)網(wǎng)，將車輛參數(shù)信息實(shí)時發(fā)送到遠(yuǎn)程監(jiān)管中心，從而達(dá)到對車輛安全的集中管理和監(jiān)控。

研究發(fā)現(xiàn)，駕駛員的疲勞狀態(tài)受多種因素影響，到目前為止還沒有發(fā)現(xiàn)非常有效的指標(biāo)或模型能夠?qū)ζ诘燃夁M(jìn)行精確的評價。現(xiàn)有的駕駛員疲勞狀態(tài)監(jiān)測方法大都基于某一單項(xiàng)指標(biāo)，雖然在限定條件下能夠達(dá)到一定的精度，但在實(shí)際復(fù)雜多變的行車環(huán)境下，其準(zhǔn)確性和可靠性上還存在問題，難以達(dá)到預(yù)期要求。針對這一問題，本設(shè)計提出了KEEP-COOL疲勞駕駛安全等級評估方法，并依照這種方法提出了一系列的預(yù)警處理方案。本設(shè)計的創(chuàng)新之處主要有以下幾點(diǎn)：
1、 KEEP-COOL疲勞駕駛智能安全等級評估方法
本系統(tǒng)運(yùn)用了智能控制的方法，自動根據(jù)不同的車速、路況設(shè)定自適應(yīng)靈敏度，對駕駛員進(jìn)行疲勞預(yù)警。
本系統(tǒng)突破了以往的一些車輛疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)采集信號時需接觸人體（如測心跳速度，腦電波）的不便之處，主要通過攝像頭采集駕駛者的面部圖像信息進(jìn)行非接觸式的信號采集。這種圖像檢測具有人機(jī)交互友好、檢測范圍廣、信息容量大、可擴(kuò)展性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。使智能車輛駕駛員更加舒適地駕駛。
絕大多數(shù)的交通事故是由于駕駛員錯誤造成的，據(jù)統(tǒng)計，2005年至2009年間美國全國發(fā)生的交通事故中，駕駛員疲勞致使車禍的頻率為76%，車輛沖出車道發(fā)生的頻率為42%，車輛碰撞發(fā)生頻率為 68%。
本設(shè)計的最大的特點(diǎn)是融合了多種傳感信息（包括駕駛?cè)搜鄄刻卣?、車道偏離、PSD等），根據(jù)本設(shè)計提出的KEEP-COOL疲勞駕駛安全等級評估方法，對車輛駕駛的安全等級進(jìn)行綜合的評估。在疲勞駕駛、車輛沖出車道，追尾等事故發(fā)生前進(jìn)行預(yù)警，保障了駕駛員人身安全，減少了經(jīng)濟(jì)損失。經(jīng)測試，本方法進(jìn)行疲勞預(yù)警的效果，要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于單一指標(biāo)時的預(yù)警效果。
2、 改進(jìn)的圖像處理實(shí)時算法
本系統(tǒng)對傳統(tǒng)的人眼識別算法和車道檢測算法進(jìn)行了優(yōu)化，通過訓(xùn)練新的AdaBoost級聯(lián)分類器、引入Kalman預(yù)測算法、自適應(yīng)閾值提取算法等方法，有針對性地提高了圖像識別的精度和速度，增加了整個系統(tǒng)的實(shí)時性和準(zhǔn)確性。
3、 WLAN無線網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程監(jiān)控
本系統(tǒng)的WLAN無線網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程監(jiān)控模塊，將無線遠(yuǎn)程監(jiān)控引入公共交通，尤其是客運(yùn)、貨運(yùn)公司對車輛的實(shí)時遠(yuǎn)程監(jiān)控中。提高了信息傳輸效率，保障了人身和財產(chǎn)安全。
同時，對交通管理部門與運(yùn)輸公司來說，實(shí)時監(jiān)控車輛情況，防止駕駛員超速、超時駕駛。

第十二屆“挑戰(zhàn)杯”作品 三等獎
無