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公开(公告)号：CN103942920A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410149289.3
申请日：2014-04-14
Applicant: 吉林大学
IPC: G08B21/06
Abstract: 本发明公开了一种基于反应时间的驾驶员疲劳预警方法及检测装置，属于电子预警系统领域。将单片机连接到行车数据采集模块、反应时间采集模块、语音模块。单片机输入端连接行车数据采集模块和反应时间采集模块，输出端连接语音模块。单片机控制整个程序接收行车数据采集模块、反应时间采集模块传输的数据，并根据数据分别进行驾驶员疲劳状态预判和终判，根据判断结果控制语音模块向驾驶员发出相应提示和警告。本发明充分利用车辆现有设备，硬件上容易实现，可推广性较高。本发明方案较为合理，操作简单，检测过程为非接触式，对驾驶员正常驾驶干预较小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104691333B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201510143873.2
申请日：2015-03-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于车道偏离频次的长途客车驾驶员疲劳状态评价方法，属于汽车安全技术领域，包括摄像头、单片机、数据线以及车辆音响系统，将摄像头所采集的图像信息通过信号传输至单片机；单片机将获得的图像数据信号进行分析，检测车辆两侧边缘、左侧车道线边缘及右侧车道线边缘的位置；计算车辆两侧边缘分别与左侧车道线边缘以及右侧车道线边缘的距离；记录一个周期内出现车道偏离的频次。根据所述检测到的数据对驾驶员的疲劳状态进行判断。本发明相对现有技术在设备安装位置及疲劳判断算法上有较大改进，在不影响驾驶员正常驾驶情况下监测驾驶员状态，可实现实时监测，并提供相应的语音提示，能有效避免因疲劳引起的交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN103942920B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201410149289.3
申请日：2014-04-14
Applicant: 吉林大学
IPC: G08B21/06
Abstract: 本发明公开了一种基于反应时间的驾驶员疲劳预警方法及检测装置，属于电子预警系统领域。将单片机连接到行车数据采集模块、反应时间采集模块、语音模块。单片机输入端连接行车数据采集模块和反应时间采集模块，输出端连接语音模块。单片机控制整个程序接收行车数据采集模块、反应时间采集模块传输的数据，并根据数据分别进行驾驶员疲劳状态预判和终判，根据判断结果控制语音模块向驾驶员发出相应提示和警告。本发明充分利用车辆现有设备，硬件上容易实现，可推广性较高。本发明方案较为合理，操作简单，检测过程为非接触式，对驾驶员正常驾驶干预较小。
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公开(公告)号：CN104691333A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510143873.2
申请日：2015-03-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于车道偏离频次的长途客车驾驶员疲劳状态评价方法，属于汽车安全技术领域，包括摄像头、单片机、数据线以及车辆音响系统，将摄像头所采集的图像信息通过信号传输至单片机；单片机将获得的图像数据信号进行分析，检测车辆两侧边缘、左侧车道线边缘及右侧车道线边缘的位置；计算车辆两侧边缘分别与左侧车道线边缘以及右侧车道线边缘的距离；记录一个周期内出现车道偏离的频次。根据所述检测到的数据对驾驶员的疲劳状态进行判断。本发明相对现有技术在设备安装位置及疲劳判断算法上有较大改进，在不影响驾驶员正常驾驶情况下监测驾驶员状态，可实现实时监测，并提供相应的语音提示，能有效避免因疲劳引起的交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN103903276A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410166391.4
申请日：2014-04-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于密度聚类法和形态学聚类法的驾驶员注视点聚类方法，属于典型密度聚类方法和数学形态学聚类方法的聚类方法领域。包括：提出密度方法与数学形态学方法相结合的自适应DBSCAN-MMC方法；将方法用于驾驶员注视点聚类；首先使用注视点结构参数设置Eps的取值；通过DBSCAN得到MMC聚类的初始点集并确定聚类数目；使用自适应的MMC聚类减少DBSCAN聚类产生的离群点，并最终完成面向驾驶员注视区域的聚类。本发明充分利用了DBSCAN和MMC的不规则形状聚类优势并较好地弥补了两种聚类方法的缺陷，在进行驾驶员注视区域划分时聚类效果优于常规DBSCAN聚类方法和MMC聚类方法，提高了驾驶员注视点聚类质量。
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公开(公告)号：CN103903276B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410166391.4
申请日：2014-04-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于密度聚类法和形态学聚类法的驾驶员注视点聚类方法，属于典型密度聚类方法和数学形态学聚类方法的聚类方法领域。包括：提出密度方法与数学形态学方法相结合的自适应DBSCAN-MMC方法；将方法用于驾驶员注视点聚类；首先使用注视点结构参数设置Eps的取值；通过DBSCAN得到MMC聚类的初始点集并确定聚类数目；使用自适应的MMC聚类减少DBSCAN聚类产生的离群点，并最终完成面向驾驶员注视区域的聚类。本发明充分利用了DBSCAN和MMC的不规则形状聚类优势并较好地弥补了两种聚类方法的缺陷，在进行驾驶员注视区域划分时聚类效果优于常规DBSCAN聚类方法和MMC聚类方法，提高了驾驶员注视点聚类质量。
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