在长时间高速行驶过程中,不知不觉困意来袭。单调的路况和午后温暖的阳光也变成催眠剂,将睡意无限放大。驾驶员反应渐渐迟钝,视线逐渐模糊,短短几秒间,危险已经悄然而至。
据统计,酒驾导致的交通事故约占2.5%,但疲劳驾驶在引发交通事故中却占20%的比例,是酒驾的8倍。而在重大事故中,疲劳驾驶更是占到40%。毫不夸张地说,疲劳驾驶已成为影响交通安全的“罪魁祸首”。
近年来,智能驾驶技术发展如火如荼,各类辅助驾驶功能也层出不穷,但驾驶员依然是驾驶责任的主体。在人类可以放心地将“方向盘”交给驾驶工具之前,“人机共驾”将一直是汽车市场的最优选择。在此大环境下,一种防止疲劳驾驶、智能判断、监控驾驶员驾驶行为的技术出现到大众视野之中——驾驶员监控系统(dms,driver monitor system)。
dms诞生之时,大多通过汽车方向盘、扭矩传感器监测车辆行驶状态,但此类被动式dms系统模型复杂、成本高、误报率大,且无法与智能座舱产生联动。较低的智能化程度也使其无法准确判断出司机的真实意图,不免被视为鸡肋。而ai视觉技术的快速发展则为主动式dms的出现提供了可能。基于人脸面部识别、红外技术和视觉摄像头的高度智能化视觉dms技术应运而生,并迅速成为各大汽车制造商的首选。
dms解决方案通常采用能够适应各种光源环境、光线抗干扰能力强的红外成像技术,即便在夜间、逆光等高挑战性光照环境下也能提供高品质的成像质量。此外,对于红外传感器来说,各类镜片同样不是障碍,被遮挡的眼部信息依然可以被精准捕捉。
红外摄像头由红外光源发射器、可以识别物体反射光线的镜头,以及图像传感器等元器件构成,通过安装在汽车方向盘、仪表盘或a柱等位置的红外摄像头,以方便获取驾驶员的眼部状态、头部姿态、抽烟、打电话等行为的图像或视频信息。摄像头配置通常需要1mp~2mp,使用人眼不可感知的940nm的近红外光。因为其高智能、非接触、高可靠性、低成本的优势,基于近红外技术的dms正成为汽车市场中的主流选择。
识别准确率是驾驶员监测系统最核心的指标之一,尤其是监测驾驶员是否疲劳,是否分心或者犯困。如何实现测量是否疲劳,量化疲劳程度,自然是dms的重中之重。经过人脸识别算法模型将动态视频一帧一帧进行识别、判断、决策后,dms会将数据分析、处理结果将反馈至终端显示器,也可通过安全带震动(体感)、气味(嗅觉)等方式与用户进行信息交互。
要实现此类功能制造厂商需要花费大量的人力、物力以及财力组织人员测试,采集人类疲劳、分心及其他异常状态下的面部素材,积累训练库。并从积累的数据库和模拟训练中,针对关键生理指标做统计和分析,确定从清醒到微疲劳、半疲劳、深度疲劳的界限,从而优化模型结构参数、建立疲劳生理模型、设定生理阈值、最终确定触发条件。除此之外,还需要通过指令集优化、多线程优化、实时算法调度等高效的工程实现,大幅优化和提升系统响应速度。
实验证明,在测驾驶员疲劳功能的算法方面,perclos(指眼睛闭合时间占某一特定时间的百分率)相对于驾驶员其他特征,更能直接反映驾驶员的疲劳程度。其中perclosp80(眼皮盖过眼球的面积超过80%所占的时间比例)与疲劳程度之间具有最好的相关性,perclos检测方法也因此备受业内青睐。
在“完全自动驾驶技术”尚待验证、还未到来之时,对于驾驶员的监控或将成为规避疲劳驾驶风险的最佳方法,dms也将在安全驾驶领域发挥重要作用。目前,凯迪拉克、特斯拉、蔚来等乘用车品牌也积极加入赛道,都已布局搭载dms相关产品。随着智能视觉技术的引入,dms将会拥有更广阔的应用场景。预计未来,车载dms将驭乘汽车智能化趋势的东风,加速覆盖汽车市场,并逐渐成为驾驶员与车辆之间建立人机交互的重要“接口”。
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