问题

智能座舱中对疲劳驾驶是如何判定的?

回答
在智能座舱里,判断司机是不是要打瞌睡,可不是件简单的事儿,这背后是一整套精密的“侦探”工作。它们可不像我们人那样,一看眼皮沉沉就知道,而是要从方方面面收集信息,一点点拼凑出司机是不是真的“撑不住了”。

首先,最直接的“眼神”交流:摄像头是眼睛

智能座舱里最重要的“线人”就是摄像头。它们藏在方向盘上方、中控屏幕上方,或者集成在后视镜附近,像不知疲倦的侦探一样,时刻盯着你的脸。

眨眼频率和时长: 正常情况下,人眨眼是有规律的,频率大概在每分钟1520次。一旦你开始疲劳,眨眼的频率会变慢,而且每次眨眼的时间会延长。摄像头会捕捉下你眨眼的画面,通过算法分析眨眼的频率和每次眨眼持续的时间。如果这些数据长时间低于正常范围,系统就会开始警觉。
眼睑闭合度: 这是判断疲劳的“重头戏”。摄像头会精准测量你眼睑闭合的程度。当你疲劳时,眼睑会不自觉地、更长时间地往下耷拉,甚至完全闭合。系统会计算眼睛的“睁开度”,一旦这个度数长时间过低,并且呈现出“打瞌睡”的趋势,危险信号就会亮起。
瞳孔变化: 疲劳还会影响瞳孔的大小和聚焦能力。虽然这个指标相对难捕捉,但一些更高级的系统会尝试分析瞳孔的收缩和扩张情况,以及瞳孔的稳定性。
头部姿态和频次: 一个人疲劳时,头部姿态也会发生变化。可能会频繁地低头、点头,或者头部出现不自主的晃动。摄像头通过分析头部运动的幅度和频率,也能捕捉到这些迹象。比如,突然长时间的低头,或者连续的“小憩”式的点头,都是疲劳的表现。
面部表情: 系统还会分析你的面部表情。打哈欠、眉头紧锁、表情呆滞等等,都是疲劳的信号。虽然这些信息辅助性更强,但也能为整体判断提供参考。

其次,还有“肢体”的语言:方向盘和身体感知

光看脸还不够,车辆还会关注你的“动手能力”。

方向盘操控: 司机疲劳时,对方向盘的操控会变得不稳定。
方向盘修正幅度: 正常情况下,司机对方向盘的微调是相对平稳的。疲劳时,可能会出现突然的、大幅度的方向盘修正,试图纠正车辆跑偏。
抓握方向盘的力度和方式: 有些系统会结合方向盘上的传感器,监测你抓握方向盘的力度。疲劳时,力度可能不稳,或者出现长时间的“空放”感。
转向频率: 疲劳也可能导致司机更频繁地进行小幅度的转向,来保持对车辆的控制。

座椅传感器和安全带: 一些高端车型会在座椅里集成压力传感器,或者通过安全带的松紧度来判断驾驶员的坐姿是否稳定。如果驾驶员长时间身体向前倾斜,或者出现异常的坐姿,也可能被认为是疲劳的表现。

第三,还有“内在”的声音:车内环境和音频分析

有时候,驾驶员自己的声音也能透露出疲劳的迹象。

打哈欠的音频识别: 通过车内的麦克风,系统可以识别出驾驶员打哈欠的声音。如果打哈欠的频率很高,且持续时间长,这也是一个明确的疲劳信号。
说话的语气和语速: 虽然这个技术相对还在发展中,但理论上,疲劳也会影响人的说话方式,比如声音低沉、语速变慢等。

最后,这些信息怎么“联动”起来?

重要的是,智能座舱的疲劳驾驶判定不是“单打独斗”,而是将以上所有收集到的信息,通过复杂的算法进行综合分析和关联。

阈值设定: 系统会为每一项监测指标设定一个“正常”范围和“疲劳”的阈值。比如,眨眼时长超过X毫秒,或者闭眼程度超过Y度,就可能被标记为疲劳。
组合判断: 最关键的是,系统不会仅仅因为一项指标达到阈值就立刻判定你疲劳。它会等待多个指标同时出现、或者某个关键指标长时间处于异常状态时,才发出警告。例如,如果摄像头捕捉到你长时间闭眼,同时方向盘修正幅度变大,那么疲劳的可能性就会大大增加。
学习和适应: 一些更智能的系统还能根据驾驶员平时的驾驶习惯进行学习和适应,从而更精准地判断疲劳程度。

当判定为疲劳时,系统会做什么?

一旦系统认为你真的要“趴窝”了,它就会开始采取行动,而且会循序渐进:

1. 温和提醒: 最开始,可能会通过中控屏幕上的提示信息,比如“您可能有些疲劳,请注意休息”,或者轻微的车辆震动(比如方向盘震动)。
2. 声音警告: 如果提醒无效,系统会发出更响亮、更直接的声音警告,比如“请立即停车休息!”。
3. 激活主动安全功能: 在某些情况下,如果驾驶员对警告置之不理,系统甚至可能会采取更激进的措施,比如主动降低车速,甚至尝试将车辆安全地停靠在路边(这通常需要更高级别的自动驾驶辅助功能配合)。

总而言之,智能座舱判断疲劳驾驶,就像一个训练有素的“老司机”,用全方位的“感官”去捕捉每一个细微的信号,并把它们整合成一个最终的判断。这是一个技术不断进步、也越来越人性化的过程,目的只有一个:把我们安全地送到目的地。

网友意见

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其他答案说的都是基于摄像头的驾驶员疲劳检测方案,其实疲劳检测不止视觉方案一种。

简单给大家介绍一下其他方法

1.基于生理指标的疲劳检测

疲劳状态下人的脑电,心电以及脉搏呼吸等都会变得和正常的时候不一样,比如说人在疲劳状态下脑电信号的慢波会增加快波会减少,心率和心率变异性也会改变,肌电图的频率会降低幅值会增加,脉搏也会变快,呼吸频率也会降低。

然而通过这些指标来判定驾驶员是否疲劳固然比较准确,但都需要增加额外的设备并和驾驶员接触才能进行测量,所以在汽车上并不太适合使用,所以目前没有量产方案。

2.基于车辆行驶状态进行疲劳检测

我们可以基于方向盘转角和力矩来识别驾驶员的驾驶状态,再辅以车速,时间,转向灯状态来识别情景,这种方法其实在视觉方案诞生之前就存在了,而且数据准确算法简单,可信度也高。

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