[00138484]车载行车安全智能预警系统

本课题来源于西安市科技计划项目“通信网络关键技术与研发--车载行车安全智能预警系统“（编号：CXY1436（8））,属于交通安全、电子信息与通信领域。 车辆行驶安全是道路交通的永恒主题。引起交通事故的原因很复杂,车辆自身故障等安全隐患、行驶中的闯红灯、越线、超速、超载、超高超限、驾驶员疲劳、不良的道路线形以及雾霾等恶劣天气状况导致交通事故频发,不仅造成巨大的经济损失、严重威胁人民生命安全,还诱发了事故路段的交通长时间拥堵。为此,本成果从驾驶员疲态监测及远程预警方面研究了基于Android移动终端的车载行车安全智能预警方法和系统。 本成果突破了以下关键技术： （1） 在驾驶员人脸检测和跟踪算法研究方面,针对现有检测方法多数均需要对全图进行搜索,检测时间长且准确率低等问题,设计了一种基于 肤色检测、 特征提取、主成分分析 方法和神经网络的人脸检测算法,提高了算法的实时性和准确率。 （2） 在疲劳特征的快速定位和疲劳参数提取算法研究方面,综合设计了人眼和嘴巴快速定位、状态检测和特征参数提取方法,为后续的疲劳判决提供了依据。 （3） 在多特征融合疲劳判决模型及算法实现方面,综合考虑眼部和嘴巴的疲劳特征,设计了双模糊控制器组合方式的疲劳判决模型,提高了疲劳判决的准确性。 （4） 在系统实现方面,基于Android智能移动终端平台、利用OpenCV设计并实现了行车安全智能预警系统。系统在识别驾驶员疲劳的情况下进行报警,并利用移动网络将驾驶员疲态信息以及车辆行驶状态信息（速度、位置）向远程监控中心发出,实现双重报警。 本成果已经进行了初步道路测试, 通过在环山公路、城市快速路、市内普通道路、西安绕城高速等道路实际测试,能够实现在驾驶员出现疲劳状态、注意力分散等情况下的准确预警,并将预警信息及位置和车速信息通过移动网络发送到远程终端进行远程预警及监控,避免了道路交通事故的发生。 本成果已初步具备应用条件,成果的应用将会大大减少因驾驶员疲劳及注意力分散而引起的道路交通事故,对于改善道路交通安全状况、预防恶性交通事故的发生具有重要意义。 本课题研究成果包括：发表高水平SCI源刊论文4篇;获得计算机软件著作权1项;协助培养博士研究生1名、硕士研究生3名。同时,依托本项目,一名硕士研究生参加“飞思卡尔杯全国大学生智能汽车竞赛“获得创意组一等奖。