曹徐 田文泉

摘 要：如今疲劳驾驶是安全的重要隐患之一，疲劳驾驶会使驾驶员对周围驾驶环境的感知判断力以及对车辆的操控力下降，从而引发不可挽回的交通事故。本文在深入分析了国内外有关驾驶员疲劳驾驶检测方法研究的基础上，提出了一种基于驾驶员疲劳状态下的面部表情特征检测方法，通过检测驾驶员疲劳时的眨眼频率、哈欠频率及点头频率结合驾驶员脑电频率和心率来判断驾驶员的疲劳状态。

关键词：驾驶员疲劳检测;人脸识别;特征提取

随着汽车数量的增加以及公路建设规模的擴大，开车的人数越来越多，驾驶员因疲劳驾驶而引发的交通事故也越来越多。据调查表明因疲劳驾驶而引发的交通事故占据21%的比例，由于驾驶员驾驶过程中环境的多变性和复杂性，很多疲劳检测手段很难对驾驶员的疲劳状态做出有效的监督和预警。所以对驾驶员行驶过程中进行实时疲劳检测越来越急迫和重要。

疲劳驾驶客观上表现为驾驶技能的下降，并表现出打瞌睡、反应迟钝、四肢无力、注意力不集中和判断能力下降等现象。驾驶员疲劳检测技术因其巨大的社会效应和经济效应，受到各国政府的高度重视。根据信息来源的不同，可将驾驶员疲劳检测方法分为以下三种：

（1）基于生理参数的检测方法：以生理参数为基础的驾驶员疲劳检测方法主要是利用各种专用生理传感器，采集驾驶员在驾驶状态下的各种生理信号，并对这些信号进行分析，从而识别驾驶员的疲劳状态，目前常用的驾驶员生理参数有：脑电（EEG）、心电（ECG）、眼动（EMG）、肌电（EMG）、脉搏（ECG）、呼吸频率等。……