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基于ZigBee的疲勞駕駛警示系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)

作者: 時(shí)間:2010-11-09 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

  2.3 傳感器融合

  我們以 120ms 為一個(gè)小周期,因?yàn)楸鞠到y(tǒng)能在40ms 內(nèi)采集到一幀的圖像,則后80ms用于圖像處理,這樣在一分鐘內(nèi)共有500 幀的圖像。通過這些圖像來分析駕駛員的疲勞情況。根據(jù)人體工程學(xué)原理,人體出現(xiàn)疲勞的時(shí)候,眨眼頻率在某個(gè)時(shí)段比正常時(shí)明顯加快,這是駕駛員在疲勞時(shí)試圖保持清醒的反應(yīng),進(jìn)入更深層次疲勞時(shí)就會(huì)出現(xiàn)眼睛閉合一次時(shí)間加長的特征。清醒時(shí)眼睛一睜一閉的過程只需要幾幀倒十幾幀的時(shí)間(0.25 秒以內(nèi)),而疲勞時(shí)則需要20 幀或一兩秒;打哈欠的時(shí)候嘴部垂直半徑明顯加大。我們先采集駕駛員正常時(shí)候的眨眼頻率,眼睛閉合一次時(shí)間和嘴部信息,然后再與發(fā)生疲勞時(shí)候的情況進(jìn)行對比,以此判斷疲勞程度。我們采用模糊邏輯法來對采集到得信息進(jìn)行融合決策。例如:當(dāng)Coordinator只接收到眨眼頻率、眨眼時(shí)間有疲勞異常的時(shí)候,將進(jìn)行如下方式的融合:

  (1)輸入及輸出變量隸屬度函數(shù)的建立:對于兩個(gè)輸入變量眼睛閉合一次的時(shí)間和眨眼頻率以及一個(gè)輸出變量(駕駛員的疲勞狀態(tài)),分別定義三種不同程度的模糊集合,對每一個(gè)變量,選擇適當(dāng)?shù)碾`屬度函數(shù)。其說明如下:眨眼頻率={快、中、慢};眨眼時(shí)間={短、中、長};疲勞狀態(tài)={不疲勞、輕微疲勞、疲勞}。在本文中選用歸納推理法來確定隸屬度數(shù),采用三角形隸屬度函數(shù)。

  (2)模糊化與模糊推理規(guī)則的建立:模糊化是把精確的測量值經(jīng)歸一化轉(zhuǎn)換到輸入變量對應(yīng)的論域中,再經(jīng)由所定義的隸屬度函數(shù),將其轉(zhuǎn)化為合適的模糊化語言變量,也就是隸屬度以供模糊推理使用。在本文中,輸入變量為眨眼時(shí)間和眨眼頻率,我們采集的圖像經(jīng)過處理后得到眼睛睜閉的情況,并將眨眼頻率轉(zhuǎn)換為眨眼頻率快、眨眼頻率中、眨眼頻率慢、眨眼時(shí)間長、眨眼時(shí)間中、眨眼短等模糊語言。因?yàn)槲覀儗τ谡Q垲l率以及眨眼時(shí)間各選用三種程度的模糊集合。因此,其相互間最多可得32=9 條控制規(guī)則,推理如下表1:


  (3)模糊清晰化:模糊清晰化是將模糊邏輯推理后的模糊變量換算成實(shí)際的操作量表現(xiàn)出來。文中選用質(zhì)心法,其計(jì)算公式如下。R:模糊控制器輸出量;k:規(guī)則數(shù);xi:第i個(gè)規(guī)則的隸屬度;Fi:第i 個(gè)規(guī)則隸屬度函數(shù)的質(zhì)心值。疲勞狀態(tài)數(shù)值越高表示越疲勞,本文中眼睛閉合一次時(shí)間的重要性要高于眨眼頻率,因?yàn)檎Q鄢掷m(xù)時(shí)間越長代表了眼睛在眨眼過程中眼睛閉合的時(shí)間越長,不論駕駛員疲勞與否,眼睛閉合越久代表危險(xiǎn)性越高。


  實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比:我們對采集的50 段駕駛員處于疲勞狀態(tài)的視頻分別單獨(dú)使用眨眼時(shí)間、眨眼頻率和二特征融合后的隸屬度值進(jìn)行判決,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示融合后正確率明顯提高。同理,當(dāng)出現(xiàn)打哈欠、車道路線偏移等疲勞特征時(shí),我們用同樣的方法進(jìn)行融合,系統(tǒng)的正確率達(dá)到95%。

  3 結(jié)論

  全文對基于 技術(shù)的疲勞監(jiān)測警示系統(tǒng)進(jìn)行了全面的介紹,并給出了系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵技術(shù),整個(gè)系統(tǒng)具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn):(1)采用了基于 無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)技術(shù)的,避免了車身布線成本高和干擾嚴(yán)重的問題; (2)采用了多傳感器信息融合技術(shù),能夠較好的分析決策駕駛員疲勞行為。因此,基于 技術(shù)的汽車疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)對降低因疲勞引發(fā)的交通事故具有一定的借鑒意義和較好的應(yīng)用前景。本文創(chuàng)新點(diǎn):提出并實(shí)現(xiàn)了ZigBee 網(wǎng)絡(luò)與多傳感器融合技術(shù)相結(jié)合的疲勞監(jiān)測系統(tǒng),適于車載運(yùn)行且擴(kuò)展性好,有效地提高疲勞判斷的準(zhǔn)確性和增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性。



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