吳譚　張俊華　練云翔　袁會強

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產受損風險，本文設計了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的道路客運車輛駕駛員疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有三個部分，分別是可穿戴設備采集終端、智能手機軟件和監(jiān)控中心監(jiān)測終端，其中監(jiān)測系統(tǒng)有效連接駕駛員和監(jiān)控中心，當終端節(jié)點采集的數(shù)據(jù)超過閾值，監(jiān)控人員將及時干預駕駛員，有效實現(xiàn)風險預警。實際測試結果表明，該系統(tǒng)疲勞判定的準確率達94%以上，可用性高穩(wěn)定性強，具有較好的應用前景。

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

1 引言

21世紀以來，我國機動車數(shù)量的快速增加，截止2021年機動車保有量達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產損失。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)的重點方向之一。據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)，2021年中國交通事故受傷人數(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致的[1-2]。道路客運車輛對比于其他機動車輛，具有載員人數(shù)多、覆蓋面廣、流動性大、情況復雜的顯著特點，駕駛員的駕駛不僅是體力勞動，也是腦力勞動，再加上長時間持續(xù)工作更容易產生疲勞，隨之發(fā)生的交通事故也更嚴重。

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產受損風險，目前有較多學者開展了疲勞監(jiān)測系統(tǒng)的研究[3-5]，但這些研究大多偏向機理研究或參考指標單一，難以滿足企業(yè)的實際應用需求。因此本文設計了一種經濟可行的駕駛員疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)，考察了監(jiān)測系統(tǒng)的準確性和吻合度，有助于提高運輸企業(yè)對駕駛員疲勞程度的實時監(jiān)管水平。

2 疲勞駕駛監(jiān)測技術現(xiàn)狀

目前對疲勞駕駛的檢測方法主要有三種，分別是檢測駕駛員行為特征、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)來判定疲勞情況，先通過模型和分類器來確定嘴巴的位置，再利用濾波器實時跟蹤嘴巴并提取關鍵點，然后由神經網(wǎng)絡依據(jù)嘴巴的關鍵點判定是否疲勞。駕駛員生理特征主要指標有EEG（腦電信號）、ECG（心電信號）、EOG（眼電信號）、EMG（肌電信號）等人體生物電信號以及血壓、血液中化學物質（如唾液淀粉酶的含量）、溫度等[8-9]。Fei Wang等人[10]先將被測者自己填寫的及觀察者評估的疲勞情況進行對比分析，再從中選擇匹配度較高的某個時間區(qū)域的腦電信號來建立模型，通過模型分析得到的疲勞判定結果和主觀疲勞感知情況進行綜合考慮，可以有效提高疲勞判定的準確率。車輛行為特征主要指標有車輛轉向、車速變化、車道偏離等，通過監(jiān)控車輛硬件系統(tǒng)及行駛期間數(shù)據(jù)的變化狀況評測駕駛員的疲勞程度。Ellison Research Labs實驗室研制的DAS2000型路面警告系統(tǒng)通過判斷車輛運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]。

我國相關部門規(guī)定駕駛員連續(xù)駕駛機動車超過4小時未停車休息可認為是疲勞駕駛[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體差異性。引起駕駛員疲勞的因素不僅有駕駛時間，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車輛駕駛員的疲勞生成機理、找出駕駛員疲勞與生理特征相對應的參數(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。

3 疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)簡介

3.1 系統(tǒng)原理

基于物聯(lián)網(wǎng)的道路客運車輛駕駛員疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)以可穿戴設備采集終端為基礎，以智能手機軟件為載體，基于物聯(lián)網(wǎng)技術，向道路客運企業(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)科學判定駕駛員是否疲勞，從而及時干預與示警，對道路客運車輛安全駕駛起到了積極的指導作用。

3.2 系統(tǒng)組成

如圖1所示，本系統(tǒng)具有三個部分，分別為可穿戴設備采集終端、智能手機軟件和監(jiān)控中心監(jiān)測終端，可以采集、分析和監(jiān)控被測者的血壓、血氧、心電體征等參數(shù)，通過聯(lián)網(wǎng)的手機將收集的數(shù)據(jù)傳送到服務器，再由服務器傳送到企業(yè)監(jiān)控中心監(jiān)測終端。監(jiān)控人員根據(jù)相關參數(shù)預設值判斷駕駛員疲勞狀況，當出現(xiàn)疲勞狀態(tài)不宜繼續(xù)駕駛時及時反饋駕駛員，終止駕駛，避免因駕駛疲勞引發(fā)的意外事故的發(fā)生。

硬件資源主要有無線傳感器節(jié)點、無線傳感器網(wǎng)絡架構及應用、疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)硬件的整體框架等。硬件系統(tǒng)主要由三部分組成，分別是可穿戴設備采集終端、智能手機終端和網(wǎng)關。駕駛員的體征參數(shù)通過可穿戴設備采集終端實時收集，把收集的數(shù)據(jù)上傳并存儲到智能手機終端，再發(fā)送到監(jiān)控中心服務器，監(jiān)測系統(tǒng)根據(jù)駕駛員的體征參數(shù)自動判定駕駛員是否疲勞，企業(yè)監(jiān)控人員依據(jù)判定結果給駕駛員下達相應指令。網(wǎng)關負責不同通訊實體間的數(shù)據(jù)傳輸。

3.3 系統(tǒng)工作流程

道路客運車輛駕駛員疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)工作流程見圖2，駕駛員佩戴多個可穿戴設備終端采集節(jié)點，這些無線傳感器節(jié)點自組成網(wǎng)絡。由圖2可知：每個駕駛員佩戴3個終端節(jié)點A、B、C，節(jié)點間自組成局域網(wǎng)，可穿戴設備采集終端實時采集駕駛員的體征參數(shù)，并通過無線傳感器網(wǎng)絡傳輸至基站 AP，基站AP負責接收和整理體征參數(shù)，將處理后的體征參數(shù)通過Internet上傳到服務器，則監(jiān)控中心的工作人員能實時監(jiān)控駕駛員的體征參數(shù)，當系統(tǒng)判定駕駛員的生理指標超過閾值時，監(jiān)控人員則立即干預駕駛員，避免交通事故的發(fā)生。

4 實際應用結果與分析

系統(tǒng)在江西新世紀汽運集團有限公司的道路客運車輛駕駛員上進行試用。以被測者的個人信息為基礎，綜合考慮個體的差異性，調研了被測者的年齡、性別、健康狀況、駕齡、作息規(guī)律、心理狀態(tài)等相關因素。

實驗結果主要來自兩部分：一是系統(tǒng)判定。準備階段先調試好系統(tǒng)的各個設備，確保設備能正常運行再試用，系統(tǒng)會對正在工作的駕駛員進行監(jiān)測并自動記錄各項數(shù)據(jù)，以及各個模塊的判定結果。對于系統(tǒng)的判定，許多研究人員將監(jiān)測疲勞情況劃分為三個等級：清醒、輕微疲勞、疲勞。但是，本系統(tǒng)將監(jiān)測結果分為兩個等級：一是清醒狀態(tài)，二是疲勞狀態(tài)。這是由于無論輕微疲勞或疲勞均會對道路客運車輛的運行產生不安全因素，因此本系統(tǒng)將輕微疲勞和疲勞劃分在同一等級，以便起到對道路客運車輛駕駛員疲勞駕駛的同等警示效果。二是實際測評。由于被測者處于工作時間的正常駕駛狀態(tài)，測試工作人員坐在副駕駛位協(xié)助駕駛人員對自身疲勞程度的記錄以及與系統(tǒng)監(jiān)測人員的實時對接，并將駕駛人員對自身疲勞程度的記錄作為實際疲勞程度基準值。由于實際測評屬于個人自主評價，按照日常習慣劃分為清醒、輕微疲勞、疲勞三個狀態(tài)。實際測評和系統(tǒng)判定數(shù)據(jù)經一一對應，共得到樣本數(shù)據(jù)2869個。

表1為實際評測與系統(tǒng)判定結果對應表。由表1可知：實際測評的判定結果為清醒的樣本數(shù)有2143個，與此對應的系統(tǒng)判定結果中清醒的樣本數(shù)有1826個，疲勞的樣本數(shù)有317個，判定準確率達到85.20%。實際測評的判定結果為輕微疲勞的樣本數(shù)有588個，與此對應的系統(tǒng)判定結果中清醒的樣本數(shù)有35個，疲勞的樣本數(shù)有553個，判定準確率達到94.05%。實際測評的判定結果為疲勞的樣本數(shù)有138個，與此對應的系統(tǒng)判定結果中清醒的樣本數(shù)有0個，疲勞的樣本數(shù)有138個，判定準確率達到100%。

表2為系統(tǒng)判定與實際測評的吻合度。由表2可知：系統(tǒng)判定的結果為清醒的樣本數(shù)有1861個，與此對應的實際測評結果中清醒的樣本數(shù)有1826個，輕微疲勞的樣本數(shù)有35個，疲勞的樣本數(shù)有0個。將輕微疲勞誤判為清醒的樣本數(shù)有35個，降低了清醒判定的準確率。系統(tǒng)判定的結果為疲勞的樣本數(shù)有1008個，與此對應的實際測評結果中清醒的樣本數(shù)有317個，輕微疲勞的樣本數(shù)有553個，疲勞的樣本數(shù)有138個。將清醒誤判為疲勞的樣本數(shù)有317個，說明系統(tǒng)的閾值設置較低，對疲勞的判定結果雖有誤判，但肯定不會有遺漏，從而提高疲勞判定的準確率。

5 結語

本文提出了一種以物聯(lián)網(wǎng)技術為基礎，實時掌握道路客運車輛駕駛員疲勞駕駛狀態(tài)的監(jiān)測系統(tǒng)。當可穿戴設備終端采集節(jié)點的數(shù)據(jù)超過閾值，監(jiān)測系統(tǒng)會將數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡傳輸?shù)奖O(jiān)控中心，監(jiān)控人員將及時干預駕駛員，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產安全。

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

實際測試結果表明，系統(tǒng)判定將監(jiān)測結果劃分為兩個等級：清醒和疲勞，將實際測評和系統(tǒng)判定的數(shù)據(jù)經過一一比對可知，清醒判定的準確率略有下降，疲勞判定的準確率達到94%以上，可用性高穩(wěn)定性強，具有較好的應用前景。

基金項目：2020 年江西省教育廳科學技術研究項目，項目名稱：基于物聯(lián)網(wǎng)的道路客運車輛駕駛員疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)研究，項目編號：GJJ208404。

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

[12]中華人民共和國道路交通安全法實施條例[Z] . 2004.