基于物聯(lián)網(wǎng)的道路客運(yùn)車輛駕駛員疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究

吳譚　張俊華　練云翔　袁會(huì)強(qiáng)

摘 要：為減少因疲勞駕駛引發(fā)的交通事故，降低交通參與者生命財(cái)產(chǎn)受損風(fēng)險(xiǎn)，本文設(shè)計(jì)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的道路客運(yùn)車輛駕駛員疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有三個(gè)部分，分別是可穿戴設(shè)備采集終端、智能手機(jī)軟件和監(jiān)控中心監(jiān)測(cè)終端，其中監(jiān)測(cè)系統(tǒng)有效連接駕駛員和監(jiān)控中心，當(dāng)終端節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)超過(guò)閾值，監(jiān)控人員將及時(shí)干預(yù)駕駛員，有效實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。實(shí)際測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)疲勞判定的準(zhǔn)確率達(dá)94%以上，可用性高穩(wěn)定性強(qiáng)，具有較好的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：交通安全 疲勞駕駛 疲勞監(jiān)測(cè) 物聯(lián)網(wǎng)

1 引言

21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)機(jī)動(dòng)車數(shù)量的快速增加，截止2021年機(jī)動(dòng)車保有量達(dá)4億輛，道路交通安全事故屢屢發(fā)生，給人民群眾造成不可挽回的生命財(cái)產(chǎn)損失。其中疲勞駕駛、酒后駕駛、意外疾病等因素作為引發(fā)重特大交通安全事故的主要原因，是智能交通系統(tǒng)開發(fā)的重點(diǎn)方向之一。據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)，2021年中國(guó)交通事故受傷人數(shù)250723人，交通事故死亡人數(shù)為61703人。通過(guò)近十年數(shù)據(jù)分析可知，40%的重特大交通事故及83%的交通死亡人數(shù)均是由于疲勞駕駛導(dǎo)致的[1-2]。道路客運(yùn)車輛對(duì)比于其他機(jī)動(dòng)車輛，具有載員人數(shù)多、覆蓋面廣、流動(dòng)性大、情況復(fù)雜的顯著特點(diǎn)，駕駛員的駕駛不僅是體力勞動(dòng)，也是腦力勞動(dòng)，再加上長(zhǎng)時(shí)間持續(xù)工作更容易產(chǎn)生疲勞，隨之發(fā)生的交通事故也更嚴(yán)重。

為減少因疲勞駕駛引發(fā)的交通事故，降低交通參與者生命財(cái)產(chǎn)受損風(fēng)險(xiǎn)，目前有較多學(xué)者開展了疲勞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究[3-5]，但這些研究大多偏向機(jī)理研究或參考指標(biāo)單一，難以滿足企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用需求。因此本文設(shè)計(jì)了一種經(jīng)濟(jì)可行的駕駛員疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，考察了監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和吻合度，有助于提高運(yùn)輸企業(yè)對(duì)駕駛員疲勞程度的實(shí)時(shí)監(jiān)管水平。

2 疲勞駕駛監(jiān)測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀

目前對(duì)疲勞駕駛的檢測(cè)方法主要有三種，分別是檢測(cè)駕駛員行為特征、駕駛員生理特征和車輛行為特征[6]。駕駛員行為特征主要指標(biāo)有眼瞼閉合度、面部表情、頭部及嘴部狀態(tài)等。Wang R B等人[7]根據(jù)嘴巴狀態(tài)來(lái)判定疲勞情況，先通過(guò)模型和分類器來(lái)確定嘴巴的位置，再利用濾波器實(shí)時(shí)跟蹤嘴巴并提取關(guān)鍵點(diǎn)，然后由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依據(jù)嘴巴的關(guān)鍵點(diǎn)判定是否疲勞。駕駛員生理特征主要指標(biāo)有EEG（腦電信號(hào)）、ECG（心電信號(hào)）、EOG（眼電信號(hào)）、EMG（肌電信號(hào)）等人體生物電信號(hào)以及血壓、血液中化學(xué)物質(zhì)（如唾液淀粉酶的含量）、溫度等[8-9]。Fei Wang等人[10]先將被測(cè)者自己填寫的及觀察者評(píng)估的疲勞情況進(jìn)行對(duì)比分析，再?gòu)闹羞x擇匹配度較高的某個(gè)時(shí)間區(qū)域的腦電信號(hào)來(lái)建立模型，通過(guò)模型分析得到的疲勞判定結(jié)果和主觀疲勞感知情況進(jìn)行綜合考慮，可以有效提高疲勞判定的準(zhǔn)確率。車輛行為特征主要指標(biāo)有車輛轉(zhuǎn)向、車速變化、車道偏離等，通過(guò)監(jiān)控車輛硬件系統(tǒng)及行駛期間數(shù)據(jù)的變化狀況評(píng)測(cè)駕駛員的疲勞程度。Ellison Research Labs實(shí)驗(yàn)室研制的DAS2000型路面警告系統(tǒng)通過(guò)判斷車輛運(yùn)行軌跡偏離道路中線或者路肩白線向駕駛員發(fā)出警告[11]。

我國(guó)相關(guān)部門規(guī)定駕駛員連續(xù)駕駛機(jī)動(dòng)車超過(guò)4小時(shí)未停車休息可認(rèn)為是疲勞駕駛[12]，其判定方法單一，具有片面性，未綜合考慮駕駛員駕駛前身體健康情況及個(gè)體差異性。引起駕駛員疲勞的因素不僅有駕駛時(shí)間，還包括工作環(huán)境、生活作息規(guī)律、身心狀態(tài)等其它因素。因此，探究駕駛員特別是道路客運(yùn)車輛駕駛員的疲勞生成機(jī)理、找出駕駛員疲勞與生理特征相對(duì)應(yīng)的參數(shù)，從而判斷駕駛員的疲勞程度是目前理論研究的發(fā)展趨勢(shì)。

3 疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)簡(jiǎn)介

3.1 系統(tǒng)原理

基于物聯(lián)網(wǎng)的道路客運(yùn)車輛駕駛員疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)以可穿戴設(shè)備采集終端為基礎(chǔ)，以智能手機(jī)軟件為載體，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，向道路客運(yùn)企業(yè)監(jiān)控中心提供參考信息。本文所開發(fā)的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠連接駕駛員和監(jiān)控中心，企業(yè)監(jiān)控人員可以根據(jù)接收到的體征參數(shù)科學(xué)判定駕駛員是否疲勞，從而及時(shí)干預(yù)與示警，對(duì)道路客運(yùn)車輛安全駕駛起到了積極的指導(dǎo)作用。

3.2 系統(tǒng)組成

如圖1所示，本系統(tǒng)具有三個(gè)部分，分別為可穿戴設(shè)備采集終端、智能手機(jī)軟件和監(jiān)控中心監(jiān)測(cè)終端，可以采集、分析和監(jiān)控被測(cè)者的血壓、血氧、心電體征等參數(shù)，通過(guò)聯(lián)網(wǎng)的手機(jī)將收集的數(shù)據(jù)傳送到服務(wù)器，再由服務(wù)器傳送到企業(yè)監(jiān)控中心監(jiān)測(cè)終端。監(jiān)控人員根據(jù)相關(guān)參數(shù)預(yù)設(shè)值判斷駕駛員疲勞狀況，當(dāng)出現(xiàn)疲勞狀態(tài)不宜繼續(xù)駕駛時(shí)及時(shí)反饋駕駛員，終止駕駛，避免因駕駛疲勞引發(fā)的意外事故的發(fā)生。

硬件資源主要有無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及應(yīng)用、疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)硬件的整體框架等。硬件系統(tǒng)主要由三部分組成，分別是可穿戴設(shè)備采集終端、智能手機(jī)終端和網(wǎng)關(guān)。駕駛員的體征參數(shù)通過(guò)可穿戴設(shè)備采集終端實(shí)時(shí)收集，把收集的數(shù)據(jù)上傳并存儲(chǔ)到智能手機(jī)終端，再發(fā)送到監(jiān)控中心服務(wù)器，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)根據(jù)駕駛員的體征參數(shù)自動(dòng)判定駕駛員是否疲勞，企業(yè)監(jiān)控人員依據(jù)判定結(jié)果給駕駛員下達(dá)相應(yīng)指令。網(wǎng)關(guān)負(fù)責(zé)不同通訊實(shí)體間的數(shù)據(jù)傳輸。

3.3 系統(tǒng)工作流程

道路客運(yùn)車輛駕駛員疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)工作流程見圖2，駕駛員佩戴多個(gè)可穿戴設(shè)備終端采集節(jié)點(diǎn)，這些無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)自組成網(wǎng)絡(luò)。由圖2可知：每個(gè)駕駛員佩戴3個(gè)終端節(jié)點(diǎn)A、B、C，節(jié)點(diǎn)間自組成局域網(wǎng)，可穿戴設(shè)備采集終端實(shí)時(shí)采集駕駛員的體征參數(shù)，并通過(guò)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸至基站 AP，基站AP負(fù)責(zé)接收和整理體征參數(shù)，將處理后的體征參數(shù)通過(guò)Internet上傳到服務(wù)器，則監(jiān)控中心的工作人員能實(shí)時(shí)監(jiān)控駕駛員的體征參數(shù)，當(dāng)系統(tǒng)判定駕駛員的生理指標(biāo)超過(guò)閾值時(shí)，監(jiān)控人員則立即干預(yù)駕駛員，避免交通事故的發(fā)生。

4 實(shí)際應(yīng)用結(jié)果與分析

系統(tǒng)在江西新世紀(jì)汽運(yùn)集團(tuán)有限公司的道路客運(yùn)車輛駕駛員上進(jìn)行試用。以被測(cè)者的個(gè)人信息為基礎(chǔ)，綜合考慮個(gè)體的差異性，調(diào)研了被測(cè)者的年齡、性別、健康狀況、駕齡、作息規(guī)律、心理狀態(tài)等相關(guān)因素。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果主要來(lái)自兩部分：一是系統(tǒng)判定。準(zhǔn)備階段先調(diào)試好系統(tǒng)的各個(gè)設(shè)備，確保設(shè)備能正常運(yùn)行再試用，系統(tǒng)會(huì)對(duì)正在工作的駕駛員進(jìn)行監(jiān)測(cè)并自動(dòng)記錄各項(xiàng)數(shù)據(jù)，以及各個(gè)模塊的判定結(jié)果。對(duì)于系統(tǒng)的判定，許多研究人員將監(jiān)測(cè)疲勞情況劃分為三個(gè)等級(jí)：清醒、輕微疲勞、疲勞。但是，本系統(tǒng)將監(jiān)測(cè)結(jié)果分為兩個(gè)等級(jí)：一是清醒狀態(tài)，二是疲勞狀態(tài)。這是由于無(wú)論輕微疲勞或疲勞均會(huì)對(duì)道路客運(yùn)車輛的運(yùn)行產(chǎn)生不安全因素，因此本系統(tǒng)將輕微疲勞和疲勞劃分在同一等級(jí)，以便起到對(duì)道路客運(yùn)車輛駕駛員疲勞駕駛的同等警示效果。二是實(shí)際測(cè)評(píng)。由于被測(cè)者處于工作時(shí)間的正常駕駛狀態(tài)，測(cè)試工作人員坐在副駕駛位協(xié)助駕駛?cè)藛T對(duì)自身疲勞程度的記錄以及與系統(tǒng)監(jiān)測(cè)人員的實(shí)時(shí)對(duì)接，并將駕駛?cè)藛T對(duì)自身疲勞程度的記錄作為實(shí)際疲勞程度基準(zhǔn)值。由于實(shí)際測(cè)評(píng)屬于個(gè)人自主評(píng)價(jià)，按照日常習(xí)慣劃分為清醒、輕微疲勞、疲勞三個(gè)狀態(tài)。實(shí)際測(cè)評(píng)和系統(tǒng)判定數(shù)據(jù)經(jīng)一一對(duì)應(yīng)，共得到樣本數(shù)據(jù)2869個(gè)。

表1為實(shí)際評(píng)測(cè)與系統(tǒng)判定結(jié)果對(duì)應(yīng)表。由表1可知：實(shí)際測(cè)評(píng)的判定結(jié)果為清醒的樣本數(shù)有2143個(gè)，與此對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)判定結(jié)果中清醒的樣本數(shù)有1826個(gè)，疲勞的樣本數(shù)有317個(gè)，判定準(zhǔn)確率達(dá)到85.20%。實(shí)際測(cè)評(píng)的判定結(jié)果為輕微疲勞的樣本數(shù)有588個(gè)，與此對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)判定結(jié)果中清醒的樣本數(shù)有35個(gè)，疲勞的樣本數(shù)有553個(gè)，判定準(zhǔn)確率達(dá)到94.05%。實(shí)際測(cè)評(píng)的判定結(jié)果為疲勞的樣本數(shù)有138個(gè)，與此對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)判定結(jié)果中清醒的樣本數(shù)有0個(gè)，疲勞的樣本數(shù)有138個(gè)，判定準(zhǔn)確率達(dá)到100%。

表2為系統(tǒng)判定與實(shí)際測(cè)評(píng)的吻合度。由表2可知：系統(tǒng)判定的結(jié)果為清醒的樣本數(shù)有1861個(gè)，與此對(duì)應(yīng)的實(shí)際測(cè)評(píng)結(jié)果中清醒的樣本數(shù)有1826個(gè)，輕微疲勞的樣本數(shù)有35個(gè)，疲勞的樣本數(shù)有0個(gè)。將輕微疲勞誤判為清醒的樣本數(shù)有35個(gè)，降低了清醒判定的準(zhǔn)確率。系統(tǒng)判定的結(jié)果為疲勞的樣本數(shù)有1008個(gè)，與此對(duì)應(yīng)的實(shí)際測(cè)評(píng)結(jié)果中清醒的樣本數(shù)有317個(gè)，輕微疲勞的樣本數(shù)有553個(gè)，疲勞的樣本數(shù)有138個(gè)。將清醒誤判為疲勞的樣本數(shù)有317個(gè)，說(shuō)明系統(tǒng)的閾值設(shè)置較低，對(duì)疲勞的判定結(jié)果雖有誤判，但肯定不會(huì)有遺漏，從而提高疲勞判定的準(zhǔn)確率。

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)，實(shí)時(shí)掌握道路客運(yùn)車輛駕駛員疲勞駕駛狀態(tài)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。當(dāng)可穿戴設(shè)備終端采集節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)超過(guò)閾值，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)會(huì)將數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心，監(jiān)控人員將及時(shí)干預(yù)駕駛員，有效避免因疲勞駕駛造成的不良后果，最大限度地保障交通參與者的生命財(cái)產(chǎn)安全。

本文不僅介紹了系統(tǒng)的組成及工作原理，而且簡(jiǎn)要敘述了該系統(tǒng)的工作流程。

實(shí)際測(cè)試結(jié)果表明，系統(tǒng)判定將監(jiān)測(cè)結(jié)果劃分為兩個(gè)等級(jí)：清醒和疲勞，將實(shí)際測(cè)評(píng)和系統(tǒng)判定的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)一一比對(duì)可知，清醒判定的準(zhǔn)確率略有下降，疲勞判定的準(zhǔn)確率達(dá)到94%以上，可用性高穩(wěn)定性強(qiáng)，具有較好的應(yīng)用前景。

基金項(xiàng)目：2020 年江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目，項(xiàng)目名稱：基于物聯(lián)網(wǎng)的道路客運(yùn)車輛駕駛員疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究，項(xiàng)目編號(hào)：GJJ208404。

參考文獻(xiàn)：

[1]咼騰，馮桑，黃超.基于生物電信號(hào)的駕駛疲勞檢測(cè)方法[J].汽車電器， 2014（8）： 65-68.

[2]張弛.高危車輛駕駛員疲勞駕駛監(jiān)測(cè)及預(yù)警系統(tǒng)研究[D]. 沈陽(yáng)：遼寧工業(yè)大學(xué)，2018.

[3]Jung S J， Shin H S， Chung W Y. Driver fatigue and drowsiness monitoring system with embedded electrocardiogram sensor on steering wheel[J]. Intelligent Transport Systems， 2014， 8（1）： 43-50.

[4]Wang R B，? Guo L，? Tong? B? L，et? al.? Monitoring Mouth? Movement for Driver? Fatigue or Distraction with One Camera [C]. The 7th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems. Oat. 2004， 2004：314-319.

[5]張華.駕駛員疲勞監(jiān)測(cè)技術(shù)研究[D].天津：河北工業(yè)大學(xué)，2014.

[6]宋戰(zhàn)兵. 淺談駕駛疲勞檢測(cè)方法研究現(xiàn)狀[J].? 科技風(fēng)， 2017（9）： 282-282.

[7]Wang R B， Guo L， Tong B L，et al. Monitoring Mouth Movement for Driver Fatigue? or Distraction with One Camera [C]. The 7th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems. Oat. 2004， 2004：314-319.

[8]陳倩. 基于生理信息采集的駕駛疲勞研究[D]. 重慶：重慶大學(xué)， 2016.

[9]Stork M， Skala J， Weissar P，Holota R. Various approaches to driver fatigue detection：? a? review. International Conference on Applied Electronics， Pilsen， Czech Republic， 2015： 239-244.

[10]Wang F， Wang S， Wang X， et al. Design of driving fatigue detection system based on hybrid measures using wavelet-packets transform[C]. IEEE International Conference on Robotics & Automation， 2014： 4037-4042.

[11]This tragedy was preventable！： The DAS 2000 Road Alert System High Tech Solution to Driver Fatigue！，http：//www.dmv.ca.gov.

[12]中華人民共和國(guó)道路交通安全法實(shí)施條例[Z] . 2004.