韩磊

（解放军总医院第六医学中心特勤科，北京 100038）

近年来，交通事故频繁发生，严重威胁着人们的生命安全，其中，疲劳驾驶是重要事故发生原因之一。如何检测司机疲劳驾驶对交通事故预防有重要意义。目前，司机疲劳检测研究主要有车辆行迹驾驶行为检测、驾驶人员心电图检测以及驾驶人员面部图像检测，其中，驾驶人员面部图像检测实时效果好、准确率高，是司机疲劳检测发展方向。耿磊指出，眼镜、嘴巴检测是疲劳驾驶检测的重要指标，但由于眼镜、光线的影响使得面部识别效果受到影响，提出了一种基于AdaBoost先关滤波器人脸识别算法，使用卷积神经网络算法进行识别。结果表明，所设计的算法能解决面部识别中因眼镜、光线影响造成识别率不高问题。闫河提出了一种基于主动形状模型的驾驶员疲劳识别算法，使用Helen训练面部数据。结果表明，设计算法人员疲劳识别准确率达到92.5%。通过获取人脸图像进行人员疲劳识别，能够提高司机疲劳检测率，但是，如何提醒及辅助司机疲劳驾驶是图像识别很难解决问题。本文采用仿生技术以及控制技术开发一种新的司机疲劳检测及恢复设备，用于帮助司机驾驶，有重要意义。

1 疲劳检测原理分析

自主神经是人体的一个控制系统，可以根据功能和药理特点分为交感神经和副交感神经，当副交感神经活动起主要作用时，机体处于疲劳状态，表现为心率、血氧、呼吸率等均下降。睡眠开始于大脑，随着大脑活动进入“静息”状态，中枢神经功能发生变化。……