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        疲勞駕駛檢測專利技術(shù)綜述

        2016-08-17 03:00:58楊霜雪劉曉丹
        中國新通信 2016年14期
        關(guān)鍵詞:疲勞專利分析專利技術(shù)

        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,本文分析了國內(nèi)關(guān)于疲勞駕駛檢測技術(shù)的專利申請情況,對疲勞駕駛檢測技術(shù)的主要技術(shù)分支進行了詳細的分析,為我國疲勞駕駛檢測技術(shù)的進一步發(fā)展提供了一些信息參考,對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

        隨著我國經(jīng)濟社會持續(xù)快速發(fā)展,我國機動車總數(shù)目急劇增加,截至2015年底,我國機動車保有量達2.79億輛,在道路交通發(fā)展的同時,隨之而來的是越來越嚴重的交通安全問題。

        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)生組織的報告顯示,每年全球的道路交通事故中死亡人數(shù)近萬,直接經(jīng)濟損失達上百億美元。根據(jù)交通事故統(tǒng)計年鑒,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),疲勞駕駛嚴重威脅著人們的生命和財產(chǎn)安全。檢測駕駛員是否為疲勞駕駛,并進行及時預警,將有效減少因疲勞駕駛而造成的道路交通事故,因此,研究疲勞駕駛檢測技術(shù),對改善道路交通安全具有重大意義。

        二、疲勞駕駛檢測技術(shù)專利情況分析

        本文在CNABS數(shù)據(jù)庫中統(tǒng)計了國內(nèi)疲勞駕駛檢測技術(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。發(fā)展趨勢如圖1所示,可以分為兩個階段:

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

        2. 快速增長期(2009年-至今):疲勞駕駛檢測技術(shù)的年度申請量急劇上升,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)的專利申請還未公開),這是疲勞駕駛檢測技術(shù)的快速發(fā)展階段。

        一方面,在2009年,國家出臺了一系列促進汽車消費的政策,有效刺激了汽車消費市場,汽車產(chǎn)銷呈高增長態(tài)勢,2009年,汽車產(chǎn)銷分別為1379.1萬輛和1364.5萬輛,同比增長48.3%和46.15%,伴隨著汽車的增長,人們越來越注重駕駛安全問題,因此疲勞駕駛檢測技術(shù)受到人們的廣泛關(guān)注,相關(guān)公司、高校、研究所逐步加大對該技術(shù)的研發(fā)投入,使得該技術(shù)的專利申請數(shù)量急劇上升;另一方面,隨著國家逐步加大對知識產(chǎn)權(quán)的重視程度,相關(guān)的專利申請鼓勵政策相繼出臺,這進一步加大了相關(guān)機構(gòu)的研發(fā)熱情,使得該技術(shù)的專利申請量進一步增加。

        三、疲勞駕駛專利技術(shù)分支分析

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

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

        2. 基于面部特征的檢測方法。通過對駕駛員面部特征(如眼睛、頭、嘴巴)的分析進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經(jīng)處理后得到眼睛圖像,同時實現(xiàn)眼跟蹤,用模板匹配法來識別眼狀態(tài),根據(jù)眼狀態(tài)計算眨眼持續(xù)時間、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)和基于車輛運行狀態(tài)(速度、加速度、車道橫向位置和車身橫擺角)檢測疲勞駕駛行為。如CN201410115634公開了通過發(fā)動機管理系統(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模塊判斷是否為疲勞駕駛行為。

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

        四、結(jié)語

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

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