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疲勞駕駛檢測(cè)專利技術(shù)綜述

2016-08-17 03:00:58楊霜雪劉曉丹
中國(guó)新通信 2016年14期
關(guān)鍵詞:安全

楊霜雪 劉曉丹

【摘要】 疲勞駕駛是引發(fā)道路交通事故的主要原因之一,本文分析了國(guó)內(nèi)關(guān)于疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)的專利申請(qǐng)情況,對(duì)疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)的主要技術(shù)分支進(jìn)行了詳細(xì)的分析,為我國(guó)疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供了一些信息參考,對(duì)提高道路交通安全具有重要的意義。

【關(guān)鍵詞】 疲勞 駕駛 安全 專利技術(shù) 專利分析

一、引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)持續(xù)快速發(fā)展,我國(guó)機(jī)動(dòng)車總數(shù)目急劇增加,截至2015年底,我國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量達(dá)2.79億輛,在道路交通發(fā)展的同時(shí),隨之而來(lái)的是越來(lái)越嚴(yán)重的交通安全問題。

在全世界范圍內(nèi),疲勞駕駛是造成交通事故的重要因素之一。據(jù)世界衛(wèi)生組織的報(bào)告顯示,每年全球的道路交通事故中死亡人數(shù)近萬(wàn),直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)上百億美元。根據(jù)交通事故統(tǒng)計(jì)年鑒,超過30%的公路交通事故和15-20%的鐵路交通事故與駕駛疲勞有關(guān),疲勞駕駛嚴(yán)重威脅著人們的生命和財(cái)產(chǎn)安全。檢測(cè)駕駛員是否為疲勞駕駛,并進(jìn)行及時(shí)預(yù)警,將有效減少因疲勞駕駛而造成的道路交通事故,因此,研究疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù),對(duì)改善道路交通安全具有重大意義。

二、疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)專利情況分析

本文在CNABS數(shù)據(jù)庫(kù)中統(tǒng)計(jì)了國(guó)內(nèi)疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)的專利數(shù)據(jù),截止2016年5月24日,檢索后得851篇專利申請(qǐng)。發(fā)展趨勢(shì)如圖1所示,可以分為兩個(gè)階段:

1. 發(fā)展初期(1995年-2008年):疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)的申請(qǐng)量維持在較低的水平,最多不超過20件,這是疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)的起步階段,這說(shuō)明人們已經(jīng)開始意識(shí)疲勞駕駛的危害性,并逐步進(jìn)行相關(guān)的研究。

2. 快速增長(zhǎng)期(2009年-至今):疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)的年度申請(qǐng)量急劇上升,由2009年的44件上漲為2015年的184件(由于專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)延遲公開,可能有些2015年的疲勞駕駛技術(shù)的專利申請(qǐng)還未公開),這是疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展階段。

一方面,在2009年,國(guó)家出臺(tái)了一系列促進(jìn)汽車消費(fèi)的政策,有效刺激了汽車消費(fèi)市場(chǎng),汽車產(chǎn)銷呈高增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),2009年,汽車產(chǎn)銷分別為1379.1萬(wàn)輛和1364.5萬(wàn)輛,同比增長(zhǎng)48.3%和46.15%,伴隨著汽車的增長(zhǎng),人們?cè)絹?lái)越注重駕駛安全問題,因此疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)受到人們的廣泛關(guān)注,相關(guān)公司、高校、研究所逐步加大對(duì)該技術(shù)的研發(fā)投入,使得該技術(shù)的專利申請(qǐng)數(shù)量急劇上升;另一方面,隨著國(guó)家逐步加大對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的重視程度,相關(guān)的專利申請(qǐng)鼓勵(lì)政策相繼出臺(tái),這進(jìn)一步加大了相關(guān)機(jī)構(gòu)的研發(fā)熱情,使得該技術(shù)的專利申請(qǐng)量進(jìn)一步增加。

三、疲勞駕駛專利技術(shù)分支分析

通過對(duì)相關(guān)專利的閱讀,疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)的研究相對(duì)集中在以下四個(gè)方向:

1. 基于生理特征的檢測(cè)方法。正常駕駛與疲勞駕駛下生理特征是有差異的,因此,可以通過檢測(cè)腦電信號(hào)、心電信號(hào)、呼吸等生理特征判斷駕駛員是否為疲勞駕駛行為。如CN201110119582公開了通過信號(hào)處理模塊對(duì)采集的腦電信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,找到與疲勞有關(guān)的指標(biāo)特征,并對(duì)特征進(jìn)行識(shí)別,判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)。

2. 基于面部特征的檢測(cè)方法。通過對(duì)駕駛員面部特征(如眼睛、頭、嘴巴)的分析進(jìn)行疲勞駕駛行為判定。如CN200610012623公開了通過駕駛員面部圖像信號(hào)經(jīng)處理后得到眼睛圖像,同時(shí)實(shí)現(xiàn)眼跟蹤,用模板匹配法來(lái)識(shí)別眼狀態(tài),根據(jù)眼狀態(tài)計(jì)算眨眼持續(xù)時(shí)間、眨眼頻率等,以判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)。

3. 基于駕駛行為的檢測(cè)方法。根據(jù)駕駛員操作行為(方向盤、剎車踏板、油門踏板)和基于車輛運(yùn)行狀態(tài)(速度、加速度、車道橫向位置和車身橫擺角)檢測(cè)疲勞駕駛行為。如CN201410115634公開了通過發(fā)動(dòng)機(jī)管理系統(tǒng)、車身穩(wěn)定系統(tǒng)、轉(zhuǎn)角傳感器、組合儀表,集成在車身控制器中的疲勞駕駛檢測(cè)模塊判斷是否為疲勞駕駛行為。

4. 基于信息融合的檢測(cè)方法。將多種疲勞特征參量進(jìn)行融合形成基于信息融合的檢測(cè)方法。如CN200910038613公開了通過疲勞特征判融合眼睛特征識(shí)別、視線跟蹤、駕駛行為監(jiān)測(cè),判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)。

四、結(jié)語(yǔ)

本文通過對(duì)疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)專利申請(qǐng)的發(fā)展概況、發(fā)現(xiàn)現(xiàn)狀、技術(shù)分支進(jìn)行了分析,使大家了解當(dāng)前該領(lǐng)域的專利發(fā)展特點(diǎn),為該領(lǐng)域的發(fā)展提供了一些信息參考。

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