吴岚 刁含楼

（华设设计集团股份有限公司 江苏省南京市 210014）

1 引言

世界卫生组织报告称，在道路安全事故中，全世界每年约有135万人死亡，疲劳驾驶是这些重大事故的主要诱发因素之一。根据目前道路安全事故的增长率，未来五年内交通事故将成为全球人员主要死亡原因之一。

根据《中华人民共和国道路交通安全法》第十九条，同一驾驶员行驶达四小时且中途未休息满20分钟即判定为疲劳驾驶。当前针对疲劳驾驶的检测主要包括三类：第一类通过采集司机驾驶时的脑电波结合生理学相关指标进行检测；第二类检测行车数据如转向力、制动力等物理量进行判断；第三类利用图像处理技术智能分析司机面部疲劳特征进而判断是否存在疲劳驾驶行为。现有疲劳驾驶检测设备所使用的传感器价格昂贵、穿戴复杂，推广度较低且对驾驶舒适度造成严重影响，检测方式相对单一，容易存在误检的现象。因此，本研究基于多传感器信息融合的思路，运用车载端的高精度定位设备与视频设备获取车辆的行车轨迹数据、人脸数据，通过数据融合，完成疲劳驾驶的检测。

2 关键技术

本研究需要依赖高精度定位技术和视频检测技术，采用的高精度定位设备和视频设备的具体特征如表1所示。

表1：设备特征

2.1 高精度定位技术

传统GPS定位系统精度低，无法满足本研究需求，故本研究使用自主研发的高精度定位设备，如图1所示。利用载波相位差分技术实现定位误差1～5厘米，覆盖范围高达30km。……