夏小均，賴詩(shī)洋，陳德兵，何大軍

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駕駛狀態(tài)監(jiān)測(cè)法規(guī)的實(shí)施與探究

夏小均1，賴詩(shī)洋2，陳德兵1，何大軍1

（1.重慶車輛檢測(cè)研究院有限公司，重慶 401122；2.重慶工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院，重慶 402260）

從測(cè)試要求、步驟、試驗(yàn)結(jié)果判定標(biāo)準(zhǔn)、可靠性驗(yàn)證方法等方面，研究了標(biāo)準(zhǔn)T/JSATL13—2017中駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)設(shè)備的檢測(cè)方法，分析了當(dāng)前該標(biāo)準(zhǔn)在駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)這一功能實(shí)施過(guò)程中存在的難題，提出了建議和應(yīng)對(duì)措施。

主動(dòng)安全；駕駛員；駕駛狀態(tài)；監(jiān)測(cè)

前言

隨著汽車保有量的逐年提升，行車的安全性，尤其是主動(dòng)安全愈來(lái)愈受到重視。由于技術(shù)及市場(chǎng)的局限，當(dāng)前距離實(shí)現(xiàn)完全智能駕駛還有一定的難度。目前超過(guò)90%的道路交通事故由駕駛員引起，原因主要有兩類，一類是如酒駕、毒駕等故意違法行為，另一類則是由駕駛員狀態(tài)不宜駕駛造成，如疲勞、分神駕駛等情況。

近年來(lái)，高級(jí)駕駛輔助功能如主動(dòng)緊急制動(dòng)（AEB），車道偏離預(yù)警（LDW），盲區(qū)監(jiān)測(cè)（BSD）等技術(shù)在汽車上實(shí)現(xiàn)了廣泛運(yùn)用，可以為駕駛員提供相應(yīng)的危險(xiǎn)狀況預(yù)警，進(jìn)而降低危險(xiǎn)發(fā)生時(shí)的受損程度。然而，作為車輛運(yùn)行的控制者，駕駛員本身的駕駛狀態(tài)才更是影響交通安全的關(guān)鍵與核心。在歐洲新車安全評(píng)鑒協(xié)會(huì)(E-NCAP)于2017年9月發(fā)布的Road Map 2025[1]中，駕駛員監(jiān)測(cè)功能與AEB等數(shù)項(xiàng)技術(shù)首次被列為首要安全級(jí)（Primary Safety）。雖然目前E-NCAP中還沒有明確的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)與方法，但在2018年6月的評(píng)級(jí)報(bào)告中，提出了駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)功能需在2022-2024年實(shí)現(xiàn)的要求。

對(duì)于駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)的相關(guān)要求，一直停留在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，主要集中于圖像采集與識(shí)別[2]，特征提取[3]，大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)[4]等方面，尚無(wú)可執(zhí)行的駕駛狀態(tài)監(jiān)測(cè)功能標(biāo)準(zhǔn)要求與規(guī)范。2017年12月11日發(fā)布的江蘇省團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)《道路運(yùn)輸車輛主動(dòng)安全智能防控系統(tǒng)終端技術(shù)規(guī)范》（T/JSATL13—2017）中，首次較為詳細(xì)地將駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)功能的內(nèi)容與方法進(jìn)行了規(guī)定[5]。本文結(jié)合該標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)試實(shí)施過(guò)程，研究了其對(duì)駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)設(shè)備的要求與指標(biāo)，也分析了當(dāng)前檢測(cè)與法規(guī)進(jìn)程中存在的難點(diǎn)，提出應(yīng)對(duì)措施，為后續(xù)相關(guān)法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)的制定和完善提供了參考。

1 駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)功能檢測(cè)方法

標(biāo)準(zhǔn)T/JSATL13—2017中要求的駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)功能，是由相應(yīng)的駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、行車記錄儀、車載視頻終端等設(shè)備組成的主動(dòng)安全車載終端共同實(shí)現(xiàn)，為確保監(jiān)測(cè)功能的可靠性，需對(duì)這些設(shè)備進(jìn)行檢測(cè)。實(shí)際情況中，采用已經(jīng)由法規(guī)認(rèn)證的行車記錄儀和車載視頻終端，因此僅需對(duì)駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試中采用模擬場(chǎng)景測(cè)試和實(shí)車功能試驗(yàn)兩種方法相結(jié)合的方式，前者為檢測(cè)系統(tǒng)的功能參數(shù)的達(dá)標(biāo)情況，后者則為驗(yàn)證實(shí)際報(bào)警觸發(fā)情況。

1.1 駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)功能的模擬場(chǎng)景測(cè)試

首先通過(guò)模擬實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行測(cè)試，在終端正前方指定位置播放視頻場(chǎng)景，根據(jù)終端及監(jiān)測(cè)模塊作出的反應(yīng)判斷其環(huán)境適應(yīng)性。

1.1.1視頻場(chǎng)景要求

為充分模擬實(shí)際場(chǎng)景，要求播放的視頻場(chǎng)景分為正常駕駛、疲勞駕駛、接打電話、吸煙、左顧右盼、離開監(jiān)控畫面等的節(jié)選視頻，每段視頻片段約一分鐘左右。視頻場(chǎng)景應(yīng)包含不同性別司機(jī)、戴墨鏡、帶帽子、白天、夜晚等環(huán)境。每段視頻場(chǎng)景應(yīng)匹配有對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景參數(shù)說(shuō)明文件，視頻場(chǎng)景播放時(shí)橫向像素不小于2000px。

1.1.2試驗(yàn)步驟

模擬場(chǎng)景測(cè)試中，首先隨機(jī)選擇測(cè)試場(chǎng)景視頻，場(chǎng)景需包含各類異常狀態(tài)以及正常駕駛狀態(tài)，且每種狀態(tài)次數(shù)需相對(duì)平均。然后將顯示設(shè)備放置于終端檢測(cè)攝像頭正前方指定區(qū)域，完成標(biāo)定。隨即開始測(cè)試，測(cè)試設(shè)備記錄場(chǎng)景信息和終端報(bào)警信息。在終端運(yùn)算結(jié)束后，輸出其判斷結(jié)果。根據(jù)終端輸出結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果的對(duì)比，得出設(shè)備誤報(bào)率與漏檢率并判斷其是否合格，結(jié)束本次試驗(yàn)。

1.1.3試驗(yàn)結(jié)果判定標(biāo)準(zhǔn)

對(duì)終端輸出結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比判別時(shí)，當(dāng)對(duì)應(yīng)的報(bào)警類型正確且報(bào)警時(shí)間在有效報(bào)警區(qū)間內(nèi)時(shí)，為一次有效報(bào)警。當(dāng)對(duì)應(yīng)報(bào)警類型錯(cuò)誤、報(bào)警時(shí)間不在有效報(bào)警區(qū)間內(nèi)或?qū)Ξ惓顟B(tài)未產(chǎn)生報(bào)警時(shí)，記為一次漏檢，同時(shí)記錄此次漏檢報(bào)警類型。當(dāng)對(duì)正常狀態(tài)測(cè)試視頻發(fā)出報(bào)警時(shí)，記錄為一次誤報(bào)，同時(shí)記錄此次誤報(bào)類型。

根據(jù)記錄結(jié)果計(jì)算各種類型報(bào)警的誤報(bào)率與漏檢率。誤報(bào)率是指測(cè)試事件中未出現(xiàn)異常情況，而設(shè)備判定為異常情況的比例，漏檢率為出現(xiàn)異常情況而設(shè)備未判定的比例。若所有類型報(bào)警的誤報(bào)率均不高于10%且漏檢率均不高于10%，則可認(rèn)定本次試驗(yàn)成功。

1.1.4駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)功能可靠性

對(duì)駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)功能的視頻測(cè)試應(yīng)當(dāng)重復(fù)進(jìn)行十次，終端應(yīng)通過(guò)十次試驗(yàn)中的八次試驗(yàn)，且不得連續(xù)失敗兩次，以此保證駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)功能的可靠性。

1.2 駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)實(shí)車功能測(cè)試

模擬場(chǎng)景測(cè)試結(jié)束后，還應(yīng)在標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)場(chǎng)地進(jìn)行實(shí)車測(cè)試，此時(shí)需將終端按照要求安裝在被測(cè)車輛，測(cè)驗(yàn)人員駕駛車輛觸發(fā)各類報(bào)警情形，檢測(cè)終端在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中的可靠性。

1.2.1試驗(yàn)方法

試驗(yàn)方法針對(duì)通過(guò)視頻方法監(jiān)測(cè)駕駛員狀態(tài)的相關(guān)設(shè)備，首先應(yīng)在試驗(yàn)人員數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)抽取三名人員，然后讓試驗(yàn)人員模擬疲勞駕駛、分神駕駛、抽煙、接打電話等異常駕駛行為，另一名工作人員在旁邊記錄相關(guān)狀態(tài)次數(shù)。設(shè)備判斷該試驗(yàn)人員各異常狀態(tài)次數(shù)，將設(shè)備判斷結(jié)果與實(shí)際人工記錄的異常狀態(tài)發(fā)生次數(shù)進(jìn)行對(duì)比，得出設(shè)備誤報(bào)率和漏檢率。

1.2.2試驗(yàn)條件

試驗(yàn)應(yīng)當(dāng)在實(shí)際車輛的駕駛室中進(jìn)行，試驗(yàn)時(shí)車輛應(yīng)當(dāng)處于室外試驗(yàn)場(chǎng)地中，不得停放于室內(nèi)。試驗(yàn)人員可佩帶帽子、眼鏡、墨鏡等設(shè)備。記錄人員應(yīng)當(dāng)位于試驗(yàn)人員側(cè)前方，便于記錄試驗(yàn)人員的相關(guān)狀態(tài)。記錄人員不得出現(xiàn)在被測(cè)設(shè)備視頻監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)，不得遮擋試驗(yàn)人員面部特征。

1.2.3試驗(yàn)步驟

試驗(yàn)時(shí)，首先需從數(shù)據(jù)庫(kù)抽取用于試驗(yàn)的駕駛員，并與駕駛員確認(rèn)測(cè)試安排。隨后試驗(yàn)人員進(jìn)入駕駛位置，根據(jù)記錄人員的口令隨機(jī)做出正常駕駛、疲勞狀態(tài)、分神狀態(tài)、吸煙、接打電話以及離開駕駛位置等不同動(dòng)作。在做出動(dòng)作的同時(shí)，記錄人員在旁觀察并記錄動(dòng)作的有效性，分神動(dòng)作持續(xù)時(shí)間不得超過(guò)15s左右，疲勞動(dòng)作不得超過(guò)10s，其他動(dòng)作持續(xù)時(shí)間不得超過(guò)60s。試驗(yàn)人員針對(duì)特定功能測(cè)試規(guī)定操作次數(shù)達(dá)到 10 次以上后試驗(yàn)結(jié)束。將所記錄的報(bào)警信息與傳輸至平臺(tái)的進(jìn)行對(duì)照，比較報(bào)警信息傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性。將記錄人員所記錄的各個(gè)狀態(tài)的實(shí)際數(shù)量與設(shè)備所檢測(cè)到的數(shù)量進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算得出設(shè)備的誤報(bào)率或漏檢率。

1.2.4試驗(yàn)結(jié)果判定標(biāo)準(zhǔn)

試驗(yàn)結(jié)束后，對(duì)所記錄的報(bào)警時(shí)間及對(duì)應(yīng)車頭時(shí)距進(jìn)行對(duì)比，若在動(dòng)作過(guò)程中設(shè)備產(chǎn)生報(bào)警，則結(jié)束相關(guān)動(dòng)作，由記錄人員記錄設(shè)備的報(bào)警類型。若動(dòng)作結(jié)束后設(shè)備仍未報(bào)警，則記錄人員記錄一次漏檢，并記錄漏檢類型。若駕駛員做出正常駕駛動(dòng)作時(shí)發(fā)出報(bào)警，則記錄人員記錄異常誤報(bào)，并記錄誤報(bào)類型。將最終記錄與平臺(tái)記錄對(duì)比，若平臺(tái)報(bào)警記錄缺失或延遲，則終端網(wǎng)絡(luò)傳輸功能異常，試驗(yàn)失敗。若平臺(tái)報(bào)警記錄符合實(shí)際情況，則終端傳輸功能正常，進(jìn)入下一步檢驗(yàn)。計(jì)算各種類型報(bào)警的誤報(bào)率與漏檢率及設(shè)備的總誤報(bào)率與總漏檢率。若所有類型報(bào)警的誤報(bào)率均不高于10%且漏檢率均不高于10%，則本次試驗(yàn)成功。

1.2.5駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)可靠性

對(duì)駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)的實(shí)地試驗(yàn)應(yīng)當(dāng)重復(fù)進(jìn)行7次，不少于3位測(cè)試人員參與，且其中應(yīng)當(dāng)至少包含2次夜間測(cè)試，終端應(yīng)通過(guò)7次試驗(yàn)中的5次試驗(yàn)，不能連續(xù)失敗兩次，以驗(yàn)證終端的可靠性。

2 終端系統(tǒng)監(jiān)測(cè)中存在的難題

由于駕駛員個(gè)體差異大，駕駛習(xí)慣各異，疲勞、分神的表現(xiàn)狀態(tài)不一，因而駕駛員狀態(tài)本身具有很大的不確定性。同時(shí)，以往駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)主要停留在學(xué)術(shù)層面，目前尚在初步執(zhí)行階段，對(duì)車載終端的檢測(cè)方案有待完善。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)T/JSATL13—2017實(shí)施過(guò)程進(jìn)行研究分析，發(fā)現(xiàn)目前存在的問題主要體現(xiàn)在監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件、硬件的識(shí)別及對(duì)駕駛員疲勞、分神狀態(tài)的判定。

2.1 軟件硬件識(shí)別

終端中包括微處理器、行車記錄儀、駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器等各種軟件、硬件，涉及到的軟、硬件的識(shí)別能力由于技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)的局限，尚存在一定不足。使用的硬件設(shè)備如傳感器，工作精度受環(huán)境、光線等的影響較大，而配套軟件的處理與分析能力仍有待加強(qiáng)。此外，目前還未形成廣泛、精確、可靠的圖像提取與分析的理論與方法，無(wú)法完全準(zhǔn)確地確定駕駛員狀態(tài)。且駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)仍處于初步實(shí)行階段，駕駛員狀態(tài)的數(shù)據(jù)庫(kù)也不夠豐富全面，對(duì)于實(shí)際運(yùn)行中的一些特殊狀態(tài)可能不能形成有效的反映。

2.2 駕駛員狀態(tài)的判定標(biāo)準(zhǔn)

駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)包括疲勞、分神、抽煙、接打電話等等功能。然而人的疲勞與分神狀態(tài)具有多樣化的特點(diǎn)，一些很明顯的疲勞狀態(tài)，如哈欠、閉眼、點(diǎn)頭等動(dòng)作可以進(jìn)行明確的判定，但其它一些不明顯的疲勞表征，在識(shí)別與判定過(guò)程中，還存在諸多難題。此外，各終端對(duì)于駕駛員狀態(tài)識(shí)別與判定的算法各不相同，難以與人工判定結(jié)果吻合十分精確。

而不同記錄人員的判定尺度也存在一定差異，很可能得出不同的結(jié)果。對(duì)于各終端設(shè)備的誤報(bào)或漏報(bào)率，在當(dāng)前沒有可靠檢測(cè)手段的情況下，主要依靠人工觀看和計(jì)數(shù)，其結(jié)果將受測(cè)試人員和記錄人員的生理、心理狀態(tài)影響。特別是在進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間視頻監(jiān)控以及試驗(yàn)車量過(guò)多的情況下，影響程度會(huì)明顯增加。

3 應(yīng)對(duì)措施

針對(duì)終端系統(tǒng)在法規(guī)實(shí)施過(guò)程中進(jìn)行監(jiān)測(cè)時(shí)存在的難題，包括終端系統(tǒng)中軟件、硬件的識(shí)別水平，以及對(duì)駕駛員狀態(tài)的判定標(biāo)準(zhǔn)有待提高等問題，文章提出應(yīng)對(duì)措施及建議，對(duì)后續(xù)技術(shù)和法規(guī)的完善提供參考，以便從技術(shù)上有效糾正駕駛員疲勞、分神、手持電話?cǎi){駛等行為，有效遏制、減少交通事故。

對(duì)于圖像識(shí)別容易受天氣、光線等因素影響的情況，可采用多路攝像頭的融合方案，增加判定依據(jù)，確保判斷的準(zhǔn)確性，避免出現(xiàn)誤判或漏判。同時(shí)，有必要研究開發(fā)更加先進(jìn)可靠的識(shí)別與學(xué)習(xí)算法，累積大量、廣泛的實(shí)景數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行訓(xùn)練與優(yōu)化。此外，也可采取分階段識(shí)別的方法，即在標(biāo)準(zhǔn)開始執(zhí)行的階段以明顯無(wú)爭(zhēng)議的駕駛員狀態(tài)或動(dòng)作進(jìn)行檢驗(yàn)，后期數(shù)據(jù)庫(kù)豐富、算法優(yōu)化后，再監(jiān)測(cè)識(shí)別存在一定難度的駕駛員狀態(tài)和行為。還應(yīng)當(dāng)引入行業(yè)認(rèn)定的駕駛狀態(tài)識(shí)別與判定方案，形成公認(rèn)的基礎(chǔ)判定準(zhǔn)則。并且應(yīng)建立有效的場(chǎng)景報(bào)警監(jiān)測(cè)手段，搭建權(quán)威的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，這也是對(duì)相關(guān)檢測(cè)機(jī)構(gòu)的一大要求。

4 總結(jié)

通過(guò)對(duì)駕駛員狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，自動(dòng)識(shí)別駕駛員的不安全駕駛行為并實(shí)時(shí)報(bào)警，可幫助強(qiáng)化企業(yè)對(duì)駕駛員的安全管理，消除疲勞、分神駕駛的安全隱患，監(jiān)督駕駛員規(guī)范駕駛行為，促進(jìn)道路運(yùn)輸安全保障水平的提升。

本文首先研究了T/JSATL13—2017中對(duì)駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的要求和標(biāo)準(zhǔn)，分析了設(shè)備的測(cè)試方法。對(duì)駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)設(shè)備的測(cè)試包括模擬場(chǎng)景測(cè)試和實(shí)車功能測(cè)試，模擬場(chǎng)景測(cè)試可檢查設(shè)備功能在監(jiān)測(cè)中的達(dá)標(biāo)情況，實(shí)車功能測(cè)試可驗(yàn)證實(shí)際行車中的報(bào)警情況，兩種測(cè)試后均需計(jì)算誤報(bào)率和漏報(bào)率，以判定系統(tǒng)的可靠性。此外，文中分析了該項(xiàng)法規(guī)在實(shí)際運(yùn)行中存在的難題，主要包括軟件、硬件的識(shí)別和駕駛員疲勞、分神狀態(tài)的判定標(biāo)準(zhǔn)等，并提出了應(yīng)對(duì)措施，為該項(xiàng)法規(guī)的完善提供了建議和參考。

[1] EuroNCAP. Roadmap 2025[OL]. (2017-09-12). https://www. euron -cap.com/zh.

[2] 胡斌,王生進(jìn),丁曉青.基于云模型的駕駛員駕駛狀態(tài)評(píng)估方法[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2009, 49(10): 1614-1618.

[3] 張明恒,鄭雨,趙一兵等.基于SVM的駕駛員面部朝向檢測(cè)[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào),2013, 53(6): 879-884.

[4] 耿磊,梁曉昱,肖志濤等.基于多形態(tài)紅外特征與深度學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)駕駛員疲勞檢測(cè)[J].紅外與激光工程,2018,47(2): 1-9.

[5] 江蘇省交通運(yùn)輸廳運(yùn)輸管理局,江蘇省交通物流協(xié)會(huì).道路運(yùn)輸車輛主動(dòng)安全智能防控系統(tǒng)終端技術(shù)規(guī)范: (T/JSATL13—2017).江蘇, 2017: 20-27.

The implementation and exploration of the laws and regulations about monitoring of driver state

Xia Xiaojun1, Lai Shiyang2, Chen Debing1, He Dajun1

( 1.Chongqing Vehicle Test & Research Institute Co. Ltd, Chongqing 401122; 2.College of Mechanical Engineering, Chongqing Vocational Institute of Engineering, Chongqing 402260 )

The test method of equipment to monitor the state of driver in the standard T/JSATL13—2017 is represented, based on test requirement, steps, criterion for test results and verification of reliability. The problems of this standard existed in the implementation process is analyzed. Corresponding advices and solutions are proposed.

Active safety; driver; driving state; monitoring

1671-7988(2018)20-261-03

U461.91

B

1671-7988(2018)20-261-03

U461.91

B

夏小均（1988-），男，博士，現(xiàn)就職于重慶車輛檢測(cè)研究院有限公司。

重慶車輛檢測(cè)研究院科技發(fā)展基金項(xiàng)目 (17AKC21)。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2018.20.096