娄 平，杨 欣，胡辑伟，萧 筝，严俊伟

（1.武汉理工大学信息工程学院，武汉430070；2.宽带无线通信和传感器网络湖北省重点实验室，武汉430070；3.武汉理工大学机电工程学院，武汉430070）

0 概述

随着汽车行业和道路交通网的不断发展，越来越多的人选择机动车出行，道路交通事故频繁发生。交通事故给人们的生命财产安全带来巨大的损失，与酒驾、超速等行为相比，疲劳驾驶的预防及治理更为困难。疲劳是指对体力劳动或者脑力劳动进行长时间重复作业形成的一种生理阻碍［1］，疲劳会使驾驶人的驾驶操作水平下降，据相关数据统计，约有20%～30%的交通事故是由疲劳驾驶所引起的［2］。在交通事故发生前，若驾驶人可提前0.5 s 做出反应，可避免60%的交通事故。在多数情况下，驾驶人很难意识到自身处于疲劳驾驶状态，且据调查显示，多数驾驶人在感知到疲劳时仍继续驾驶［3］。因此，针对疲劳驾驶检测的研究，在驾驶人疲劳驾驶时及时对其发出告警，对降低交通事故的发生率及保障人们安全出行具有重要意义。

目前，已有的疲劳检测方法主要分为基于驾驶人生理特征、车辆行为特征、驾驶人面部特征等3 类参数。基于驾驶人生理特征参数的疲劳检测方法需要在驾驶人身上放置传感器，以得到其脑电（Electroencephalogram，EEG）、心电（Electrocardiograms，ECG）、肌电（Electromyogram，EMG）信号等生理参数，然后对其进行处理分析，判断驾驶人是否疲劳［4］。这类方法检测精度高，但其高昂的成本和侵入式的检测方式限制了其应用和发展。基于车辆行为特征的疲劳检测方法通过检测车辆方向盘的角速度、车辆行驶状态的改变等特征，判断驾驶人是否疲劳［5］。……