劉彩虹　李淦初　李詩(shī)

摘要：通過逐年報(bào)告分析，疲勞駕駛一直是交通事故中的一大重要隱患。本文結(jié)合5G和車聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)背景，對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行了一系列設(shè)計(jì)和構(gòu)思，從項(xiàng)目概述、實(shí)施方案到項(xiàng)目特色和對(duì)未來展望進(jìn)行了深入的探索。

關(guān)鍵詞：5G;車聯(lián)網(wǎng);疲勞駕駛;通信;預(yù)警

中圖分類號(hào)：TD302文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）04-0181-03

1引言

隨著人民經(jīng)濟(jì)水平的不斷提升，家家戶戶擁有私人汽車已司空見慣。私家車數(shù)量不斷增長(zhǎng)的同時(shí)，交通事故發(fā)生的頻率也大大提高，其中因疲勞駕駛引發(fā)的交通事故一直都是一個(gè)重大隱患。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，相關(guān)的疲勞預(yù)警技術(shù)卻仍存在較大缺陷，還具有很大的發(fā)展空間。依據(jù)國(guó)內(nèi)外已有的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)的研究和分析，疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)主要還存在著一些不足。德系汽車、日產(chǎn)等公司采用的是間接測(cè)量，通過機(jī)器學(xué)習(xí)等方法分析駕駛員的行為，但其精確度不高，容易出現(xiàn)誤判等不良情況;豐田、捷豹等公司采用直接測(cè)量的方式，通過人面部特征或是腦電信息來作為判斷依據(jù)，雖然精確度大大提高，但是成本也相對(duì)應(yīng)升高，很難實(shí)現(xiàn)普遍推廣。由此可見疲勞駕駛預(yù)警技術(shù)還有極大的發(fā)展和完善空間。

隨著5G元素的提出和普及，再到車輛間智能化、電子化以及網(wǎng)聯(lián)化的提高和改善，云平臺(tái)和新興科技的發(fā)展，疲勞駕駛預(yù)警技術(shù)存在的不足可以進(jìn)一步得到發(fā)展和改善。提高精度降低成本，更加人性化和智能化的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)在不久的未來將會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。

本文所構(gòu)思的系統(tǒng)將以5G和車聯(lián)網(wǎng)為時(shí)代背景，研究一款高效的精確度較高的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)。

2設(shè)計(jì)方案

總體設(shè)計(jì)理念框圖如圖1所示：

2.1 疲勞預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1.1 信息采集

1）攝像頭模塊

疲勞駕駛多半是駕駛員熬夜行駛引起，在白天和夜晚都有可能會(huì)出現(xiàn)疲勞駕駛現(xiàn)象。但在夜晚發(fā)生疲勞駕駛時(shí)，普通的攝像頭可能無(wú)法清晰的捕獲到駕駛員面部信息。因此系統(tǒng)將會(huì)選用紅外高清攝像頭，即便疲勞駕駛發(fā)生在比較漆黑的夜晚，攝像頭也能清楚的捕獲駕駛員的面部信息。如圖1所示，采用DH-S10-1080P紅外高清攝像頭進(jìn)行人像拍攝。

2）CCD圖像傳感器

CCD圖像傳感器是一種新型光電轉(zhuǎn)換器，具有體積小、重量輕、分辨率高、靈敏度高等優(yōu)點(diǎn)。選用CCD圖像傳感器和紅外高清攝像頭構(gòu)成信息采集部分，大大提高了信息采集的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。

3）攝像頭安裝位置選擇

傳統(tǒng)的疲勞預(yù)警設(shè)備有頭戴式和懸掛式等幾種，這些傳統(tǒng)的設(shè)備都有一個(gè)比較大的弊端，即在檢測(cè)駕駛員疲勞情況的同時(shí)，也很大程度上影響了駕駛員的行駛，甚至有可能造成無(wú)法預(yù)料的交通事故?？紤]到這些因素，將系統(tǒng)的攝像頭安裝在距駕駛員0.5m左右的汽車儀表盤上方，一是具有較強(qiáng)的隱蔽性，不會(huì)影響到駕駛員行駛和判斷路況;二是不會(huì)給駕駛員在駕駛過程中造成不適，安裝位置比較合理，能全面拍攝到駕駛員面部。

2.1.2 信息處理

在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，有諸多的外界因素會(huì)使收集的圖像信息出現(xiàn)模糊、重影、色差或是曝光嚴(yán)重而不成像等問題。因此，對(duì)采集的信息再進(jìn)行一次信息處理，使收集的面部信息更加清晰將會(huì)大大提高系統(tǒng)判斷的準(zhǔn)確性。 本系統(tǒng)選用的圖像處理的技術(shù)有Gamma校正和高斯濾波。

Gamma校正是對(duì)輸入的圖像的灰度值進(jìn)行指數(shù)變換的過程，進(jìn)而校正亮度偏差，通常應(yīng)用于擴(kuò)展暗調(diào)的細(xì)節(jié)。基于Gamma校正開發(fā)出的Gamma灰度校正技術(shù)，通過改變自身參數(shù)值來改變圖像整體的亮度，圖像過暗的部分經(jīng)Gamma校正會(huì)得到比較好的改善。

高斯濾波用高斯函數(shù)來對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行計(jì)算然后得出結(jié)果作為該信號(hào)的值，本系統(tǒng)采用二維的高斯函數(shù)濾波通過在水平和豎直方向?qū)D像進(jìn)行處理，更加的方便快捷，并且能獲得信噪比比較高的圖像，大大提高了人臉系統(tǒng)識(shí)別的可靠性。

2.1.3 信息判斷

信息判斷的總體流程如圖2所示：

1）人臉部和眼部檢測(cè)

人臉檢測(cè)和人眼檢測(cè)是一項(xiàng)檢測(cè)出圖像中人臉和人眼所在位置的技術(shù)，其算法是輸入一張圖像，輸出的是一個(gè)人臉或人眼眶坐標(biāo)序列。通常情況下，人臉或人眼坐標(biāo)框是一個(gè)矩形。因此系統(tǒng)將通過攝像頭采集的圖像信息，根據(jù)相關(guān)算法進(jìn)行人臉或人眼檢測(cè)。本系統(tǒng)基于opencv這樣一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)來實(shí)現(xiàn)人臉和人眼檢測(cè)，opencv有著Python、C++和Java等多種接口，并支持Android、Linux、Windows和IOS等平臺(tái)，人臉和人眼檢測(cè)的算法采用Python語(yǔ)言進(jìn)行編寫，能夠準(zhǔn)確地捕捉到圖像中的人臉，并且能夠精確識(shí)別人眼位置。開發(fā)過程中，還可以設(shè)置“輸入圖像尺寸”“最小臉尺寸限制”以及“人臉或人眼數(shù)量上限”來加速算法。

2）疲勞判斷

系統(tǒng)定位到人眼后，根據(jù)基于疲勞程度系數(shù)和眨眼頻率算法來進(jìn)行駕駛員疲勞程度的判斷，正常情況下，一分鐘內(nèi)人眨眼次數(shù)的范圍為（15，25）。當(dāng)檢測(cè)到駕駛員一分鐘內(nèi)的眨眼次數(shù)不在這個(gè)正常范圍內(nèi)時(shí)，則判斷為異常狀態(tài)。當(dāng)眨眼次數(shù)為異常狀態(tài)時(shí)再根據(jù)具體眨眼次數(shù)進(jìn)行具體分析，一分鐘眨眼次數(shù)在（0，15）范圍內(nèi)判定為疲勞狀態(tài)，在25次以上時(shí)判定為其他特殊情況，確定為疲勞狀態(tài)時(shí)再根據(jù)人眼狀態(tài)進(jìn)行細(xì)分。

在本系統(tǒng)中，設(shè)置P參數(shù)表示司機(jī)的疲勞的程度數(shù)值，S1代表實(shí)時(shí)采樣的駕駛員眼睛睜開的面積，S0為系統(tǒng)之前保存的清醒狀態(tài)下的黑色面積。則疲勞程度的判斷公式如式（1）所示：

當(dāng)系統(tǒng)根據(jù)眨眼疲勞判斷駕駛員為疲勞狀態(tài)后，若疲勞程度值在0和0.25之間時(shí)判定眼睛為閉合狀態(tài)，即駕駛員處于重度疲勞;當(dāng)疲勞程度值處于0.25和0.5之間時(shí)，判定為半睜開狀態(tài)，即駕駛員處于輕度疲勞;當(dāng)疲勞程度值處于0.5和1之間時(shí)，判定為睜開狀態(tài)，即駕駛員為正常行駛。

2.1.4 信息傳輸

當(dāng)行駛道路上有疲勞駕駛的情況發(fā)生時(shí)，該疲勞駕駛車輛的相關(guān)信息，例如速度和具體位置信息會(huì)通過5G車聯(lián)網(wǎng)這樣一個(gè)通信網(wǎng)絡(luò)傳輸至周圍車輛，使周圍車輛提前預(yù)知到身邊的危險(xiǎn)信息，讓危險(xiǎn)變得可視化，預(yù)留出充足的時(shí)間給周圍車輛提前做好相關(guān)應(yīng)急準(zhǔn)備，進(jìn)而避免交通事故的發(fā)生。

2.2 5G車聯(lián)網(wǎng)通信的實(shí)現(xiàn)思路

本系統(tǒng)通過植入5G模塊進(jìn)行無(wú)線傳輸，采用蜂窩車聯(lián)網(wǎng)基于PC5接口的V2V通信，車輛用戶數(shù)據(jù)的接收與發(fā)送服從半雙工數(shù)據(jù)的傳輸方式。發(fā)送用戶使用廣播機(jī)制通過副鏈路將車聯(lián)網(wǎng)需要傳輸?shù)男畔鬏斀o位于一定距離范圍內(nèi)的多個(gè)用戶，這樣便能實(shí)現(xiàn)將疲勞駕駛車輛的相關(guān)信息通過車聯(lián)網(wǎng)傳輸給周圍車輛，起到預(yù)警作用。

2.3 本系統(tǒng)的創(chuàng)新點(diǎn)

2.3.1 多角度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)駕駛狀態(tài)

傳統(tǒng)的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)是通過依據(jù)傳感器檢測(cè)車輛狀態(tài)參數(shù)，如車速、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、橫擺角速度、側(cè)向加速度、轉(zhuǎn)向盤角速度和角加速度等及各信號(hào)的后處理參數(shù)進(jìn)行分析計(jì)算得到駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)果，或駕駛員佩戴相關(guān)儀器采集心電信號(hào)和腦電信號(hào)來判斷是否疲勞。前者精度不高，容易造成誤判，后者精度雖高但會(huì)影響司機(jī)駕駛和甚至判斷路況，并讓司機(jī)造成極度的不舒適感。本系統(tǒng)采用的眼部狀態(tài)、眨眼頻率和車內(nèi)環(huán)境多方面結(jié)合判斷疲勞駕駛，不僅彌補(bǔ)了前者的精確度低的缺陷，還避免了后者給司機(jī)帶來的不適感和麻煩。并對(duì)司機(jī)的駕駛狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，不斷采集司機(jī)的面部信息和車內(nèi)環(huán)境信息，一旦符合疲勞駕駛條件便會(huì)啟動(dòng)報(bào)警，在一定程度上阻斷疲勞駕駛的發(fā)生，大大提高了安全行駛的可行度。

2.3.2 5G車聯(lián)網(wǎng)通信覆蓋范圍廣

由于通信基于5G的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，5G覆蓋范圍很廣，5G車聯(lián)網(wǎng)V2V通信的最大距離大約為1000 m，可以解決車輛自組網(wǎng)通信中短暫、不連續(xù)的連接問題，尤其是在通信過程中遇到大型物體遮擋的環(huán)境下。這樣的系統(tǒng)更加靈活可變，即便出現(xiàn)通信不穩(wěn)定等通信問題，依舊不會(huì)影響系統(tǒng)的運(yùn)作?；?G高速低時(shí)延的特點(diǎn)，使系統(tǒng)增加了車與車之間無(wú)障礙低時(shí)延的信息通信特色，在時(shí)間上為應(yīng)對(duì)交通事故爭(zhēng)取了更多時(shí)間，從根源上阻斷因疲勞駕駛造成的連環(huán)追尾等重大事故的發(fā)生。

2.3.3 可以語(yǔ)音報(bào)警和語(yǔ)音識(shí)別

為避免當(dāng)附近有疲勞駕駛車輛時(shí)對(duì)周圍車輛進(jìn)行信息傳輸和報(bào)警而影響正常的駕駛車主行駛，其報(bào)警系統(tǒng)可以選擇像導(dǎo)航提示語(yǔ)音一樣柔和的語(yǔ)音進(jìn)行提示，避免正常車主在行駛過程中造成突然的驚嚇而造成交通事故發(fā)生。并考慮到駕駛員駕駛車輛時(shí)不方便操控系統(tǒng)的一些功能，本系統(tǒng)采用了語(yǔ)音控制功能，可以通過一定的語(yǔ)音識(shí)別對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行操控。

2.3.4疲勞駕駛的多程度判斷

本疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)采用多程度判斷模式，對(duì)不同程度的疲勞駕駛進(jìn)行不同的報(bào)警方式，以減少因?yàn)檎`判而造成對(duì)車主的影響。如果檢測(cè)到車內(nèi)二氧化碳超過設(shè)定值時(shí)，系統(tǒng)會(huì)通過語(yǔ)音提示車主可以進(jìn)行開窗通風(fēng)，以防止疲勞;如果車主被判定為輕度疲勞時(shí)，系統(tǒng)會(huì)通過語(yǔ)音進(jìn)行報(bào)警并伴隨短促間斷的蜂鳴器報(bào)警音，并向周圍車輛發(fā)出報(bào)警信息;如果被判定為重度疲勞，系統(tǒng)會(huì)通過高強(qiáng)度的語(yǔ)音報(bào)警和持續(xù)的蜂鳴器報(bào)警音，并向周圍車輛發(fā)出報(bào)警信息，并通過車聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系交管部門。通過細(xì)致化的判斷疲勞駕駛系統(tǒng)，會(huì)減少帶給車主的不適感和出現(xiàn)誤判是造成的麻煩，可以使系統(tǒng)更加完備和成熟。

3 結(jié)束語(yǔ)

5G是當(dāng)今時(shí)代科研的發(fā)展趨勢(shì)，5G終將會(huì)被普及，而5G和車聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合將會(huì)給交通帶來巨大的便利。5G通信的低時(shí)延、可靠和大吞吐優(yōu)勢(shì)以及5G車聯(lián)網(wǎng)支持速度更快的車輛通信和可以提供高速的下行和上行鏈路數(shù)據(jù)速率讓車與車、車與移動(dòng)終端之間實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量通信的特點(diǎn)，使傳統(tǒng)的疲勞駕駛系統(tǒng)跳出了低速高時(shí)延，傳播范圍窄的弊區(qū)，讓該系統(tǒng)具有了更高的研究意義和價(jià)值，基于5G的車聯(lián)網(wǎng)疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)將成為未來重要的發(fā)展方向。加之車聯(lián)網(wǎng)的存在，周圍的車輛可以實(shí)現(xiàn)車與車之間信息傳遞和共享，將身邊的危險(xiǎn)變得可視化。車主可以提前預(yù)知到周圍的危險(xiǎn)，提前做好相應(yīng)的應(yīng)急措施，對(duì)危險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)判，很大程度上減少了交通事故的發(fā)生而造成不必要的傷亡，對(duì)社會(huì)穩(wěn)定和人民生活具有極高的價(jià)值意義。

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