冯向荣,马玉琨,李琳芳,安金梁,张志霞

（河南科技学院信息工程学院,河南新乡453003）

据调查,在我国有27%以上的驾驶员认为有过疲劳驾驶的经历[1],2010年美国汽车协会交通安全基金会进行了一项交通安全事故调查,结果表明因疲劳驾驶造成的交通事故占比21%[2].因此,如何检测、识别驾驶员的疲劳程度,及时提醒驾驶员采取措施,避免疲劳驾驶,减少疲劳驾驶交通事故,具有重要意义.关于疲劳驾驶的研究,按疲劳特征选取的不同可以分为4个方面：①基于驾驶车辆行驶特征进行的疲劳检测,这一类方法主要利用车辆行驶轨迹、行驶速度、驾驶人打方向盘的快慢和握方向盘的松紧等特征来检测疲劳程度.如Chai等[3]提出了使用方向盘状态来检测疲劳状态.张明明[4]提出利用驾驶人对方向盘的握力特征来检测疲劳状态,此类方法受驾驶习惯、道路情况影响较大,检测正确率不高.②基于驾驶员生理信号特征进行的疲劳检测,主要是利用脑电信号、心电信号和肌电信号.如Luo等[5]采集驾驶人前额脑电信号数据,利用自适应多尺度熵特征提取算法进行的疲劳驾驶检测方法.Wang等[6]利用股二头肌肌电图进行的疲劳检测方法等.这一类方法需要驾驶员穿戴检测人体生理信息的设备,会干扰到驾驶员的正常驾驶.③利用驾驶员行为特征进行的疲劳检测.此类方法主要利用驾驶人头部、眼部、嘴部动作特征来检测驾驶人疲劳状态.如Xu等[7]利用眼球运动特征检测驾……