基于PERCLOS算法的驾驶疲劳预警系统设计与研究

赵 爽

（吉林工商学院工学院 吉林 长春 130507）

1 引言

自2000年以来，随着计算机和集成电路制造技术的进步，机动车驾驶人疲劳驾驶预防的研究得到了进一步的发展。结果表明：一般人的闭眼时间在0.12～0.13 s之间，如果开车时闭眼时间达到0.15 s，很容易引发交通事故。PERCLOS算法检测特定时间内闭眼时间的百分比，作为心理生理疲劳的度量。为了在驾驶过程中对驾驶员进行监控，可以实现以下功能：①采用快速简单的算法，确定驾驶员眼睛在人脸图像和其他面部特征中的准确位置；②跟踪多幅正面面部特征图像，监控驾驶员是否疲劳。高精度、高可靠性，可应用于实际道路环境，实现全天候工作，减少因驾驶员疲劳驾驶或注意力分散引起的交通事故[1]。

2 驾驶疲劳预警系统现状分析

驾驶疲劳预警系统是一种基于驾驶员生理反应特征的驾驶人疲劳监测预警产品，是根据驾驶员的生理图像反应，利用驾驶员的面部特征、眼信号、头部活动度来推断驾驶员的疲劳状态，并给出报警和采取相应的措施，为驾驶员和乘客提供主动智能安全。目前，有一种由美国开发的驾驶员瞌睡检测系统(The Drowsy Driver Detection System，DDDS)、方向盘监视装置(steering at tention monitor，S.A.M)、日本研制的DAS2000 型路面警告系统、反应时测试仪（The psychomotor vigilance test，PVT）、日本研制的电子“清醒带”等系统，下面分别进行详细介绍。

2.1 美国开发的驾驶员睡意检测系统

通过多普勒雷达和复杂的信号处理方式，获取驾驶员不稳定的情绪活动、眨眼频率及持续时间，判断驾驶员是在打瞌睡还是在睡觉。该系统可以做成一个小型仪表，安装在司机头部上方的驾驶室内，不影响司机的正常驾驶活动。

2.2 方向盘监视器

该项发明的用于监测方向盘异常活动的传感器装置匹配于各种类型汽车。方向盘正常移动时，传感器装置不会发出警报。如果方向盘在4 s内没有移动，S.A.M会发出预警，直至方向盘继续正常移动。S.A.M固定在车内录音机旁，方向盘下的拉杆上安装有磁带，用来监测方向盘的移动轨迹。使用S.A.M并不代表支持延长驾驶时间，而是提醒司机开车时不要打瞌睡。另外，使用S.A.M结合录像机可以为保险公司提供证据。

2.3 反应时测试仪

根据驾驶员对仪表屏幕上随机出现的光点的反应速度（光点出现时敲击键盘），判断驾驶员的疲劳程度。

2.4 日本研制的电子化“清醒带”

使用时，固定在司机头上，将“清醒带”一端的插头插入车内点烟器的插座内，安装在腰带内的半导体热电偶冷却平顶在前额的铝板，消除睡意，让驾驶员耳目一新。

除上述系统外，还有一些其他的疲劳检测和预警产品，如通过手腕运动检测疲劳的疲劳报警手镯，以及可以挂在眼睛和腿上，利用加速度运动信息检测头部运动的疲劳检测眼镜。

3 疲劳驾驶检测方法

3.1 基于驾驶人生理特征反应的监测方法

基于驾驶人生理特征反应的监测方法是利用驾驶员的眼动特征和头部运动特征，来推断驾驶员的疲劳状态。驾驶员的眼动和眨眼信息被认为是疲劳的重要特征。闪烁幅度、闪烁频率和平均闭合时间可直接用于检测疲劳。基于眼动机制的驾驶疲劳研究有很多算法。广泛使用的算法包括PERCLOS，即一段时间内眼睑闭合时间的百分比，作为生理疲劳的度量。

利用人脸识别技术对眼睛、鼻尖和嘴角进行定位，将眼睛、鼻尖和嘴角结合起来，然后根据眼睛跟踪，获取驾驶员的注意力方向，判断驾驶员的注意力是否分散。

头部位置传感器用于检测驾驶员的点头动作。该传感器通过电容式传感器阵列从各个传感器输出驾驶员头部的位置，可以实时跟踪头部的位置，并根据头部位置的变化规律判断驾驶员是否有睡意。研究发现，点头行为与嗜睡有很好的相关性[2]。

基于驾驶人生理特征反应的监测方法一般采用非接触测量，对疲劳状态具有较为准确的识别精度和较好的实用价值。

3.2 基于驾驶人驾驶行为的监测方法

基于驾驶员操作行为的驾驶员疲劳状态识别技术是指，通过驾驶员的操作行为如方向盘操作来推断驾驶员的疲劳状态。

利用FFT对驾驶员方向盘操作数据进行处理，结果在一定程度上揭示了驾驶员方向盘操作与疲劳的关系。方向盘操作是判断驾驶疲劳的有效方法。驾驶员的操作不仅与疲劳状态有关，还受个人习惯、行驶速度、道路环境和操作技能的影响。车辆的行驶状态还与车辆特性、道路等诸多环境因素有关。因此，如何提高驾驶员状态的推断精度是这种间接测量技术的关键问题。

3.3 基于车辆行驶轨迹的检测方法

利用车辆行驶轨迹变化、车道偏离等信息，可以推断出驾驶员的疲劳状态。该方法与基于驾驶员操作行为的疲劳状态识别技术一样，基于车辆现有设备，不需要添加太多的硬件设备，也不会对驾驶员的正常驾驶造成干扰，具有较高的实用价值。日本三菱汽车公司开发了一种利用车辆横向位移和驾驶员操作等综合参数识别驾驶员疲劳状态的方法。实验表明，该方法的识别结果与利用驾驶员眨眼次数的识别结果基本一致。

4 PERCLOS算法介绍

PERCLOS是闭眼百分比的缩写，是指在一定时间段内眼睛闭上的时间比例。在具体实验中，有P70、P80和EM测量方法。其中，P80被认为是表征驾驶员疲劳的最优方法。T1为全开至关闭时间20%；T2为全开至关闭时间80%；T3为全开至下次打开时间20%；T4为全开至下次打开时间80%。通过测量t1到t4的值，我们可以计算PERCLOS的值f，即f=（t3-t2）/（t4-t1）。F是规定时间内闭眼时长所占的百分比。对于P80测量方法，当PERCLOS值f＞0.15时，判断驾驶员此时进入疲劳阶段。

结果表明，视网膜对850 nm红外的反射率大概为90%，对940 nm红外的反射率大概为40%。脸部的其他部分对这两个波长的反射率一致。当用相同照度的两个波长的红外光源照射时，唯有视网膜的灰度不一样，其他部位的灰度基本一致。如果两幅图像相抵消，脸部大部分区域的灰度值趋近于0，唯有视网膜的灰度值相对较大。由此得出，从人像图中找出眼睛的位置和计算瞳孔面积是十分简单的。

红外灯阵列是包含波长为850 nm/940 nm等光强的红外光源，红外摄像机在同一时间提取驾驶员脸部反射图像的两个波长，滤波器对850 nm和940 nm波长的反射图像分别进行滤波，图像功能处理模块完成图像减法、眼位置跟踪和眼面积补偿计算；控制系统控制各模块的同步，控制红外线灯阵的光强；报警系统输出声光报警信息，提醒疲劳驾驶人[3]。

5 系统设计与研究

本系统具有导航定位功能、红外线探测功能、智能语音提醒功能、自动识别瞳孔功能、可清洗功能、太阳能充电功能等。除此之外，我们还设计连接APP，APP不止有设置导航功能和实时监控功能，在其中我们还加入了社交娱乐功能，实时推送一些娱乐信息等。

本系统采用高级材质，具有防雷电、防辐射等功能，检测系统灵敏度也更高。同时，在一些其他产品的不足上进行改进创新，还采用了太阳能蓄电池，可以用太阳能来充电，节能环保。本系统最大的创新功能为每个监视器都有其固定的二维码，在手机上下载完APP后可与其进行绑定，可实现专属定制，还可进行GPS 定位、语音提示等功能。此 APP在为驾驶员服务的同时，也可提供消遣娱乐的功能，APP上会推送各个领域的文章，例如娱乐、新闻、健身、科技、美食等。这就使得驾驶员在空闲之余不再拘泥于仅有的工作学习等，也能使家人更加放心，不必担心驾驶员的安全问题。同时，家人也可以在了解驾驶员的位置信息时，在APP中阅读各种书籍以及实时资讯，随时注意驾驶员的去向，这款监视器对于司机及其家人来说，不仅能丰富他们的生活，还增加了安全系数。

6 PERCLOS算法应用实现

PERCLOS算法通常有3个标准。

（1）P70：眼睑覆盖瞳孔的面积至少大于眼睛的面积，并以闭合时间的百分比为标准。

（2）P80：眼睑覆盖瞳孔的面积至少大于眼睛的面积，并以闭合时间的百分比作为标准。

（3）Em：眼睑覆盖瞳孔面积至少一半为闭眼，并以闭眼时间百分比为标准。

本系统采用P80标准。根据F的定义，F的范围是0＜F≤1。根据以往的研究，驾驶员清醒时的F值远低于疲劳时的F值。当驾驶员清醒时，F值非常低，一般在F≤0.15的范围内。实验表明，当驾驶员疲劳时，F值将超过0.4；当驾驶员处于睡眠状态时，F值为1。因此，系统以0.4作为判断值，切断了列车驾驶员疲劳驾驶状态的阈值。实验结果表明，该阈值对列车驾驶员疲劳驾驶状态的判断具有较高的灵敏度和较好的效果。

7 结语

疲劳驾驶是交通安全的潜在隐患，因此研究检测驾驶员在驾驶过程中的生理疲劳状态对于道路安全畅通和驾驶人自身安全都有重要意义。本文基于PERCLOS算法，首先研究了目前国内外对于驾驶员疲劳驾驶检测的研究现状，对比分析其原理和优势，然后以检测驾驶员瞳孔状态为基本实现原理，研究设计了一套驾驶员疲劳检测系统，该系统通过雷达扫描驾驶员瞳孔状态，制定判断标准，对采集数据进行分析比对后，输出系统结果，对驾驶员的疲劳状态进行预警，为实现驾驶员疲劳驾驶检测预警提供了参考。