Датчик усталости водителя: Система распознавания усталости водителя | Официальный дилер Volkswagen в Москве

Следя за нынешним состоянием, система сравнивает его с первоначальным. Если показатели сигнализируют о значительном отклонение от нормы, включается звуковой сигнал и на панели экрана выводиться сообщение «Attention Assist: Pause», предупреждающее остановиться водителя.

Сигнал оповещается каждые 15 минут в случае игнорирования предупреждения. Система приходит в действие на скорости от 80 км/ч. Анализ скорости, маневренности и снятие других параметров происходит через 30 минут после старта движения, так как чаще всего именно столько времени требуется для движения на дальние дистанции.

Driver Alert Control (DAC)

Следующая система контроля Driver Alert Control создана шведской автомобильной компанией Volvo. Здесь принцип построен на слежении за состоянием водителя через манеру движения автомобиля. Для этого в автомобиль Volvo встроена специальная видеокамера, которая следит за характером вождения на дороге. Происходит оценка траектории и её изменения с помощью датчика рулевого колеса и мониторинга дорожных полос. Вторая видеокамера следит за внешним состоянием водителя, а именно движением глаз.

Если фиксируется состояние переутомления, система оповещает водителя с помощью сигнала и сообщения «Driver Alert. Time for a break». Система начинает действовать на скорости от 60 км/ч.

Seeing Machines

Последняя система, контролирующая состояние водителя – Seeing Machine, внедренная в автомобиль британской марки Jaguar. Примечательно, что данная технология применяется не только в случае вождения автомобиля, а в других сферах. Построена система исключительно на мониторинге внешнего физического состояния водителя. Встроенная камера фиксирует положение глаз и их направление.

В случае отклонения показателя от нормы, система оповещает об усталости и вероятности уснуть за рулём с помощью сигнала и специального сообщения.

Совершенство данной технологии состоит в том, что она активизируется даже если водитель находится в солнцезащитных очках. Также эта система включает в себя дополнительные параметры. Например, системой фиксируется отсутствии внимания на зеркало заднего вида. В таком случае водителю приходит напоминание о данном действии.

Видео работы системы слежения за водителем:

Одним из факторов аварийности на дорогах является переутомление водителя. Статистические данные говорят о том, что порядка 25% ДТП происходит именно по причине чрезмерной утомленности водителя. Усталость является крайне опасным состоянием — накапливается она медленно, ослабляя внимание постепенно, незаметно для самого человека. Достаточно провести за баранкой около четырех часов, чтобы скорость реакции снизилась на половину, а уже через восемь часов управления ТС замедление реакции фиксируется в шесть раз.

Естественно, что редкий водитель может самостоятельно и адекватно оценивать свое состояние, и продолжая движение, рискует попасть в ДТП. Проблема переутомления настолько серьезна, что большинство ведущих автопроизводителей уделяют этому вопросу огромное внимание, разрабатывая различные системы контроля за состоянием водителя. Первый прототип системы контроля усталости появился более 30-ти лет назад, но лишь в последнее время автопроизводители стали широко оснащать ими свои авто.

Как устроена система контроля усталости

Для наиболее полного контроля за состоянием человека за рулем недостаточно одного лишь визуального наблюдения, осуществляемого при помощи анализа изображения с видеокамеры. Система контроля усталости водителя использует анализ множества данных:

• стиль управления;
• условия движения — время суток, длительность непрерывной езды;
• анализ использования переключателей, кнопок управления на панели/руле, использования тормоза;
• характер движения рулем, состояние дорожного покрытия;
• оптические данные от видеокамер.

Разными производителями авто могут вноситься собственные корректировки в систему контроля усталости — могут отличаться алгоритмы обработки данных, скорость, при которой активируется система, видеокамеры могут отсутствовать. В некоторых авто используется и технология Seeing Machines, применяемая в авиации, и грузопассажирских перевозках. Она позволяет анализировать степень открытия глаз и направление взгляда. Такой датчик усталости, кроме основного предназначения, часто используется для управления некоторыми функциями, активировать которые можно простым взглядом.

Основные принципы работы датчика усталости

Датчик усталости активируется на скорости 60 или 80 км/ч — все зависит от марки автомобиля. Во избежание ложных срабатываний, при котором подается достаточно громкий звуковой сигнал, система постоянно анализирует показания массы датчиков, поступающих от основных систем автомобиля. Время, за которое собирается необходимая информация также различна — от 15 до 30 минут, в зависимости от автопроизводителя.

Важно, что работа датчика осуществляется не по заранее запрограммированному шаблону, а по индивидуальным параметрам конкретного водителя. Именно поэтому датчику усталости требуется до получаса для сбора информации о водителе. В отличии от европейских производителей, японские автоконцерны строят работу датчика усталости по-другому принципу. По их мнению, первоначально следует определять психоэмоциональное состояние.

Поэтому в японских авто основным элементом системы контроля выступает видеокамера. В ее задачу входит контроль мимики и движений человека, и в первую очередь датчик усталости обращает внимание на закрытые глаза автовладельца, подавая звуковой сигнал. Во избежание ложных срабатываний, анализу подлежат и другие данные — частота моргания, глубина дыхания, определяемая по движениям грудной клетки, мимика и движения самих глаз.

Так ли необходим автомобилю датчик усталости водителя

Конечно, при движении исключительно на небольшие расстояния в городской черте, датчик усталости не является столь необходимым. Но в условиях загородных магистралей, при длительных поездках на высоких скоростях, даже небольшое ослабление внимания вследствие переутомления, может закончиться фатально. Современные системы контроля становятся все более совершенными.

Для более адекватной оценки текущего состояния, датчик усталости первоначально собирает информацию о манере управления, поэтому анализирует всегда лишь конкретного водителя, не используя шаблонов. К примеру, помимо анализа взгляда, происходит попутная оценка степени усилия, при сжимании рулевого колеса. При ослаблении хвата, датчик может подать предупреждающий сигнал, расценив это как проявление утомления.

Система контроля состояния является логичным дополнением к системам активной и пассивной безопасности, которая может оказаться полезной и в условиях города. К примеру, поездка после бессонной ночи может закончится аварией, даже если она непродолжительная. Предупреждающий сигнал датчика усталости позволит уставшему водителю более адекватно оценивать свое состояние, что в итоге может сохранить здоровье и сам автомобиль. Немного о том, как работает такая система — на видео:

По статистике, до трети происшествий на дорогах происходят из-за небрежности водителей, вызванной физической истощённостью или засыпанием за рулём. К наибольшей группе риска относятся те автомобилисты, которые профессионально занимаются грузовыми и пассажирскими перевозками на большие расстояния, длительное время непрерывно . Способствуют засыпанию за рулём монотонная дорожная разметка и тёмное время суток.

Необходимость системы распознавания усталости

При , для избегания дорожно-транспортного происшествия, время срабатывания тормозного механизма будет одним из факторов своевременной остановки транспорта. К другим подобным факторам можно причислить: скорость, с которой водитель отреагирует на изменившуюся обстановку, и время, которое ему понадобится для принятия решения и приведения в действие соответствующего исполнительного механизма.

В результате проведённых исследований было установлено, что постоянное управление транспортом на протяжении 4 часов понижает скорость реагирования автомобилиста на изменение дорожной обстановки в 2 раза, а в течение 8 часов — до 5–7 раз.

Система распознавания усталости водителя следит за определёнными параметрами физической формы человека, которые стабильны, когда за рулём человек выспавшийся и бодрый. В случае когда механизм замечает отклонения от базовых нормативов, заложенных настройками, то различными типами сигналов и оповещений уведомляет о необходимости , сделав паузу на отдых.

Способы осуществления контроля

Контроль усталости водителя может осуществляться несколькими методиками. В основу прибора безопасности заложены три способа определить усталость управляющего транспортным средством человека:

1. Способ, базирующийся на оценке траектории движения транспорта.
2. Способ, базирующийся на оценке действий водителя дорожно-транспортного средства.
3. Способ, базирующийся на оценке траектории движения головы человека за рулём.

Существующие на сегодня , а также раннего обнаружения признаков усталости водителя транспортного средства функционируют, опираясь на несколько нюансов: стиль езды, манера поведения за рулём, применение механизмов управления, условия и обстановка движения. Конструктивно такие устройства могут объединять устройство управления, контроллер руля, световой и звуковой сигналы предупреждения.

Принцип действия

Как работает датчик усталости водителя: датчик поворотов рулевого колеса статистически оценивает интенсивность, периодичность поворотов колеса за прошедшие четыре часа от начала движения и в случае обнаружения статистической погрешности выше допустимого уровня передаёт сигнал на блок управления, который активирует элементы сигнализации об опасности.

В комплекс управления попадает большое количество сигналов, информирующих о разных параметрах:

1. Манера вождения — разного типа ускорения за полчаса после начала движения, оценка скорости.
2. Условия управления — продолжительность поездки, оценка времени суток.
3. Эксплуатация исполнительных механизмов — оценка интенсивности использования переключателей под рулём, тормозной системы, устройств на щитке управления.
4. Интенсивность поворотов рулевого колеса — оценка скорости и ускорения.
5. Состояние дорожного покрытия — контроль режимов ускорения.
6. Направление движения дорожно-транспортного средства — контроль различных видов ускорений.

Постоянно проводя комплексные расчёты по определённым алгоритмам, устройство обнаруживает отклонения в направлении движения транспортного средства и действиях человека. О чём сообщается на дисплее панели управления, сигнализируя звуком. Если водитель игнорирует сигналы, сонным продолжает управлять автомобилем, то с периодичностью четверть часа оповещение возобновляется. Активация системы безопасности происходит при достижении транспортным средством скорости в 80 км/час.

Новейшая Австралийская разработка в стадии тестирования — система контроля усталости водителя DAS — позволяет поддерживать безопасность дорожного движения транспортными средствами благодаря жёстким требованиям по соблюдению предписанных ограничений. Такой прибор способен читать установленные знаки, также следить за выполнением предписанных ними норм. Такое средство способно предоставить полиции детальные сведения о том, где транспортное средство было, какова была его скорость движения на определённых участках дорог.

Комплекс DAS оборудуется тремя видеокамерами, одна из которых смотрит вперёд, а остальные фокусируются на положении головы водителя. В записывающем устройстве компьютера фиксируется дорожная обстановка и положение головы, а интеллектуальное устройство, выделяя нужное, понимает назначение дорожных знаков.

Если транспортное средство приближается слишком быстро к дорожным знакам, например, ограничения скорости, система сигналом оповещает об этом водителя. В случае игнорирования предупреждения нарушение вносится в память компьютера. Такой же механизм предупреждения и фиксации нарушений предусмотрен и для остальных групп дорожных знаков.

Система контроля усталости водителя DAS — новейший прибор безопасности Вольво на рынке. Устройство оснащается видеосъёмкой, задача которой контролировать ровность бега транспортного средства относительно дорожной разметки. При обнаружении периодических отклонений от траектории движения и виляний, органами оповещения производится предупредительный сигнал. Для водителя это может символизировать своеобразную красную черту, за которую не стоит переходить, а нужно сделать остановку на отдых. Для подробного ознакомления с такой системой производителем предусмотрена инструкция по эксплуатации, написанная более чем на 400 страницах.

Если статья оказалась полезной, напишите нам.

По статистике более половины всех дорожных происшествий так или иначе связаны с переутомлением водителей. Особенно сильно проявляется утомление, когда водитель садится за руль, не выспавшись.

Надежность водителя в значительной степени определяется его работоспособностью.

Работоспособность снижается при болезненном состоянии водителя, после употребления им алкоголя, при утомлении, а иногда в результате сильного нервного возбуждения или угнетенного состояния.

Утомление оказывает негативное влияние на все основные функции организма водителя и психофизиологические качества, необходимые для безопасной езды.

В результате утомления ухудшаются характеристики зрительного восприятия: увеличиваются его пороги, снижаются контрастная чувствительность, точность оценки расстояний до объектов и скорости их движения. Зрительное утомление напрямую зависит от продолжи­тельности рабочего дня. Например, после 8 ч непрерывной рабо­ты водитель увидит дорожный знак не за 100 м, а за 80 м.

При утомлении ослабевает память, что влияет на скорость переработки информации, меняется реакция, она становится чрезмерно замедленной или, напротив, очень быстрой.

В результате утомления происходит расстройство ранее сформированных навыков. Меняется рабочая поза, становится более глубокой посадка с типичным наклоном корпуса вперед или заваливанием назад, что затрудняет пользование рулевым колесом, педалями и рычагами, ухудшает обзор дороги и наблюдение за приборами.

Как показывают исследования процесса развития утомления у водителей, оно обнаруживается уже на 4-5 ч вождения, явно ощущается на 6-8 ч и к концу 9 ч уже требуются волевые усилия, чтобы поддерживать движение на безопасном уровне.Если водитель находится за рулем от 7 до 12 ч, то степень возможного попадания в ДТП становит­ся в 2 раза чаще, если свыше 12 ч — в 9 раз чаще, чем при продолжительности рабочего дня менее 7 ч.

Утомление — это закономерный процесс временного снижения работоспособности, наступающий в результате трудовой деятельности.

Повышенные энергозатраты способствуют прогрессированию утомления и в результате наступает момент, когда несмотря на возрастающие усилия возникают ошибки, пропуски необходимых действий, снижение производительности труда по количественным и качественным показателям. Утомлению обычно предшествует чувство усталости.

Усталость — это субъективное переживание человеком утомления. Физиологическая сущность усталости заключается в сигнализации организма о необходимости прекратить или снизить интенсивность работы для того, чтобы избежать расстройства функций нервных клеток. Усталость затрагивает сложные виды психической деятельности, снижает готовность к действиям при резком изменении ситуации на дороге.

При управлении автомобилем в условиях, когда на дороге нет других участников движения, при однообразном ландшафте водитель быстрее почувствует усталость, чем при вождении автомобиля в условиях насы­щенного городского движения.

Утомление бывает эмоциональное, физическое и умствен­ное. Работа водителя сочетает все три вида утомления. Больше всего водитель устает эмоционально. Это возникает из-за постоянной готовности действовать быстро, в целях избежания ДТП.

В некото­рых ситуациях от водителя требуются поспешные действия, которые близки к пределу психофизиологических возмож­ностей — это вызывает быстрое переутомление. При длительном управлении транспортными средствами возникает напряжение, как в мышцах туловища, так и мышцах конечностей. Развивается утомление, связанное с мышечной слабостью. Для снятия напряжения необходимо каждые 2 часа делать пере­рывы на 15-20 мин.

Умственное утомление наступает при длительной и насы­щенной умственной работе. От нее люди устают не меньше, чем от физической. Это происходит из-за большого потреб­ления энергии клетками головного мозга.

Умственная работа водителя проявляется во время интенсивного движения при больших скоростях и заключается в непрерывной оценке ситуации на дороге и быстром принятии решений. Эта работа может выполняться в условиях дефицита времени и сильного эмоционального напряжения.

Наиболее распространёнными формами психических состояний, развивающихся в процессе производственной деятельности и неблагоприятно влияющих на работоспособность водителя, являются запредельные психические напряжения.

Запредельные (чрезмерные) формы психического напряжения снижают эффективность труда и лежат в основе ошибочных действий оператора.

Психическая деятельность водителя стимулируется поступающей информацией. Для протекания на высоком уровне психических процессов необходима оптимальная информационная нагрузка. Избыточная информация в результате чрезмерного напряжения психических процессов приводит к более быстрому развитию утомления. При недостатке информации интенсивность протекания психофизиологических процессов падает, что приводит к снижению готовности водителя к действиям при неожиданном изменении дорожной обстановки.

Для поддержания в этих условиях необходимой интенсивности и устойчивости внимания требуется значительное волевое усилие, что также связано с расходом нервно-психической энергии и приводит к преждевременному утомлению.

Сонливость и засыпание водителя за рулем — наиболее опасные проявления утомления, которые нередко приводят к ДТП. Водитель, чувствуя сонливость, может какое-то время преодолевать ее и достаточно надежно управлять автомобилем, но он должен знать, что засыпание может наступить внезапно и он этот момент может не заметить, что создает очень серьезную угрозу для безопасности дорожного движения.

Сны могут быть настолько внезапными, что будут восприниматься как реальность. Были случаи, когда водители видели во сне на дороге пешеходов или животных и, внезапно просыпаясь, начинали тормозить или сворачивать с дороги, что приводило к дорожно-транспортным происшествиям.

Засыпание за рулем не обязательно следствие переутом­ления, оно может быть вызвано монотонной окружающей обстановкой. Когда длительное время не происходит смена ландшафта, скорость движения не меняется и хорошо слышен шум двигателя, может произойти так называемое сонное опьянение.

По данным исследований, этому состоянию под­вержены в полной степени 23% водителей, в легкой — 74% и только 3% не подвержены вовсе.

Чтобы не допустить сонного опьянения, необходимо отвле­каться, но ненадолго. Поэтому, если у водителя появляется сильная сонливость за рулем, то бороться с ней на ходу не следует. Нужно остановиться и уснуть на короткое время или проделать гимнастические упражнения. Только после снятия сонливости можно продолжать путь.

Характерным признаком наступающего утомления может служить появление, казалось бы, незначительных ошибочных действий: рассеянное внимание, желание выпрямиться, переменить позу. При таких признаках утомления необходимо немедленно прекратить движение. Первые признаки утомления, появившиеся после нескольких часов за рулем, не опасны для водителя и легко устраняются кратковременным отдыхом.

Доказано, что при одном и том же времени отдыха несколько коротких перерывов значительно эффективнее одного продолжительного перерыва.

Выделены следующие виды утомления: компенсируемое и некомпенсируемое.

При компенсируемом утомлении водитель может заста­вить себя сосредоточиться на дороге.

При некомпенсируемом утомлении водитель не может преодолеть возникшие наруше­ния, вследствие чего существенно возрастает вероятность ошибок.

Так, например, после нескольких часов работы появляются первые признаки утомления, но их легко устранить коротким отдыхом.

При сильном переутомлении снять признаки уста­лости не поможет даже ночной сон.

Необходимость психофизиологиического обеспечения профессиональной деятельности водителя в условиях высокой функциональной нагрузки очевидна.

На базе кабинетов психологической разгрузки, психологической регуляции, психофизиологической диагностики и рейсовых пунктов контроля функциональной безопасности используется широкий спектр немедикаментозных средств, таких как арома- и фитотерапия, звуко и цветотерапия, практика специальных дыхательных и ритмических упражнений с элементами релаксации и приемам активизации внимания, профилактические методики, повышающие остроту зрения и активность клеток головного мозга.

Водитель безаварийного типа – это водитель, обладающий способностью к самоконтролю за своим состоянием, осознающий недопустимость выезда в рейс в состоянии болезни, психологического перевозбуждения, усталости или утомления.

Ни для кого нее секрет, что засыпание за рулём является причиной множества серьёзных аварий. Если длительность поездки превышает 4 часа, то время реакции водителя увеличивается в несколько раз, также тёмное время суток может сыграть свою роль. Давайте рассмотрим какие решения этого вопроса предлагают авто производители.

Одно из самых простых устройств, контролирующих состояние водителя (не уснул ли он), крепится на ушной раковине и внешне выглядит как bluetooth гарнитура. Если Вы когда-нибудь засыпали стоя или сидя, то Вы знаете, что при засыпании голова немного наклоняется вперёд. Если устройство фиксирует, что угол наклона вперёд изменился на определённый градус, то оно подаёт звуковой сигнал. Громкость сигнала ограничена, чтобы не испугать, спящего водителя, и в то же время заставить его проснуться. Угол при котором устройство будет будить водителя можно настроить и на то есть некоторые причины, например, чтобы устройство не срабатывало если водителю нравится покачивать головой в такт песне, звучащей из радио, или голова водителя, когда он засыпает отклоняется совсем незначительно.
Мы рассмотрели самую примитивную систему антисон, думаю многим будет интересно как решают эту задачу передовые авто производители.
У Mercedes-Benz такая система называется Attention Assist , она используя блок управления двигателем автомобиля, и датчик угла поворота рулевого колеса, определяет манеру езды водителя и соответственно если она изменяется, подаёт звуковой и световой сигнал.
Давайте перечислим какую именно информацию анализирует система:

• время суток;
• длительность поездки;
• частоту использования кнопок на панели управления;
• скорость и ускорение вращения рулевого колеса;
• использование педали тормоза;

Это не весь список параметров, которые анализирует система, но достаточный, чтобы понять как она работает.
Lexus монтируют камеру в приборную панель, которая отслеживает не поведение, а лицо водителя и предупреждает его если он засыпает.
Volvo — система Driver Alert Control , с помощью камеры следит за тем, чтобы машина двигалась строго по полосе движения и в случае виляния, корректирует курс автомобиля и предупреждает водителя.
Saab использует две камеры, которые отслеживают движение глаз водителя и предупреждает его сообщением на панели приборов, если водитель не реагирует подаётся звуковой сигнал.
Несмотря на то что цена на перечисленные системы высока, особенно в тех системах где применяются видеокамеры, польза от них затмевают их цену. В принципе подобная система будет полезна каждому водителю, совершающему длительную поездку, будь-то дальнобойщик, водитель междугороднего автобуса или просто автолюбитель, решивший поехать в соседний город. Кстати, в некоторых системах где используется камера, отслеживающая поведение водителя, можно взглянув на камеру включить дальний свет например, или какое-то другое устройство, функциональность зависит от производителя.

Что такое системы обнаружения сонливости водителя?

Объяснения и идеи

Розали Вессель

Штатный сотрудник

23 февраля 2022 г. · 4 мин. чтения

Многие люди проводят долгие ночи на работе. Водители грузовиков, охранники, медицинские работники. Профессии, которые имеют основополагающее значение для общества и для здоровья, благополучия и комфорта населения в целом. В результате садиться за руль, чувствуя усталость, не редкость. Это то, что, вероятно, сделали большинство водителей. Это может быть невероятно опасно, если мы не найдем способ предупредить водителей, когда их усталость становится слишком сильной и мешает вождению.

У некоторых, кто чувствует сонливость, может наступить кратковременное состояние бессознательного состояния, называемое микросоном. В этих случаях у водителя могут быть даже открыты глаза, но он не может должным образом контролировать свое транспортное средство. Усталость может быть такой же тяжелой, как вождение в состоянии алкогольного опьянения. Исследования показали, что 24-часовое лишение сна вызывает такой же уровень нарушений, как и у человека, чей уровень алкоголя в крови (BAC) составляет 0,10% — число, превышающее установленный законом предел.

Предусмотрены меры безопасности для тех, чья работа связана с длительным вождением. Например, водителям грузовиков запрещено садиться за руль после 14 часов после начала смены. Но для обычного водителя таких гарантий нет. Сонливость является серьезной причиной несчастных случаев: исследования показывают, что потеря концентрации является причиной 25% дорожно-транспортных происшествий. Важно не допустить, чтобы сонные водители садились за руль. Возможность обнаружить сонливых водителей и напомнить им о безопасности и сделать перерыв, если они чувствуют сонливость, — один из способов решения этой проблемы. Но как это делается?

Обнаружение сонливости работает для предотвращения несчастных случаев, вызванных микросном, усталостью и отсутствием внимания. Системы обнаружения сонливости водителя обычно являются одним из инструментов, частью усовершенствованных систем помощи водителю (ADAS). Это различные программы и технологии, призванные сделать вождение более безопасным и снизить вероятность человеческой ошибки, приводящей к катастрофическим дорожно-транспортным происшествиям. Они могут варьироваться от предупреждения водителей, если в их слепой зоне что-то есть, до автоматического экстренного торможения.

Системы обнаружения сонливости водителя могут использовать камеры, датчики слежения за глазами и другое оборудование для отслеживания визуальных сигналов, где сонливость может быть обнаружена по частоте зевания, частоте моргания, движению взгляда, движениям головы и выражению лица. Системы также могут отслеживать действия при вождении, чтобы замечать неустойчивые движения руля, использование педалей и отклонения от полосы движения.

Способ определения сонливости: индекс усталости

После того, как система установит, что движения водителя беспорядочны и не кажутся бдительными, можно принять во внимание другие факторы. Например, детектор сонливости может анализировать скорость автомобиля, время суток, погодные условия и так далее. После этого он может рассчитать «индекс усталости» водителя и начать действовать, например издавать звуковой сигнал, чтобы предупредить водителя. Система обнаружения сонливости водителя Bosch использует 70 различных сигналов, чтобы определить степень сонливости водителя.

Различные модели автомобилей имеют разные системы, но в большинстве случаев водитель будет предупрежден о возможном отклонении внимания каким-либо шумом или вибрацией рулевого колеса или сиденья. Система также может напоминать водителю о необходимости сделать перерыв, особенно если он находился в дороге в течение длительного периода времени.

Водители будут предупреждены о потере внимания каким-либо шумом или вибрацией.

Различные системы для разных автомобилей

Фраза «обнаружение сонливости водителя» является общим термином для систем, контролирующих внимание водителя. Mercedes-Benz называет это «Attention Assist», Land Rover называет свою систему «Мониторинг состояния водителя». Система Volvo под названием «Предупреждение водителя» доказала свою эффективность с 97% успеха при определении сонливости водителя. Есть и другие независимые устройства, которые водитель может разместить в своем транспортном средстве самостоятельно, что помогает снизить риски, связанные с потерей концентрации во время вождения. Anti-Sleep Pilot — это устройство, которое постоянно рассчитывает уровень усталости водителя, используя 26 различных параметров, при этом устройство находится на приборной панели.

Также были выпущены носимые технологии в виде кепок, жилетов, браслетов и очков. Предназначенные для водителей грузовиков, они отслеживают различные сигналы от водителя, которые можно использовать, чтобы определить, засыпает ли водитель. «Vigo» — это устройство для ближнего и личного наблюдения с гарнитурой, которая находится прямо под линией глаз водителя и анализирует движения его головы. Другие формы наблюдения за бдительностью водителя — использование камер, хотя это менее популярно из-за соображений конфиденциальности.

ADAS продолжает развиваться

Технология ADAS, как и системы обнаружения сонливости водителя, сегодня становится стандартом в автомобилях. В 2015 году американские автопроизводители пообещали к 2022 году ввести многие типы оборудования ADAS в стандартную комплектацию. Это признак времени, поскольку технологии становятся все более важными для помощи водителям и повышения безопасности дорожного движения. Некоторые считают, что эта технология также проложит путь к полной автономности, что в идеальном мире сделает вождение еще более безопасным.

Когда у нас появятся полностью автономные автомобили, мы сможем забыть о микросне и сонливости водителей. Однако до тех пор потеря внимания за рулем может быть смертельной ошибкой, которую предотвращает обнаружение сонливости водителя.

#driver-monitoring#safety#explainer#editor#adas

Системы обнаружения усталости водителей с использованием мультисенсоров, смартфонов и облачных вычислительных платформ: сравнительный анализ

Обзор

. 2020 24 декабря; 21 (1): 56.

дои: 10.3390/s21010056.

Кайсар Аббас ¹ , Абдулла Альшедди ¹

принадлежность

• ¹ Колледж компьютерных и информационных наук, Исламский университет имама Мохаммада ибн Сауда (IMSIU), Эр-Рияд 11432, Саудовская Аравия.

• PMID: 33374270
• PMCID: PMC7796320
• DOI: 10.3390/с21010056

Бесплатная статья ЧВК

Обзор

Кайсар Аббас и др. Датчики (Базель). 2020 .

Бесплатная статья ЧВК

. 2020 24 декабря; 21 (1): 56.

дои: 10.3390/s21010056.

Авторы

Кайсар Аббас ¹ , Абдулла Альшедди ¹

принадлежность

• ¹ Колледж компьютерных и информационных наук, Исламский университет имама Мохаммада ибн Сауда (IMSIU), Эр-Рияд 11432, Саудовская Аравия.

• PMID: 33374270
• PMCID: PMC7796320
• DOI: 10.3390/с21010056

Абстрактный

Облачные приложения Интернета вещей (IoT) предоставляют передовые решения для «умных» городов, позволяющие снизить количество дорожно-транспортных происшествий, вызванных усталостью водителя во время движения по дороге. Условия окружающей среды или поведение водителя могут в конечном итоге привести к серьезным дорожно-транспортным происшествиям. В последние годы авторы разработали множество недорогих компьютеризированных систем обнаружения усталости водителей (DFD), чтобы помочь водителям, используя мультисенсоры, а также архитектуру мобильных и облачных вычислений. Для обеспечения безопасного вождения это самые современные новые платформы, которые были представлены в прошлом. В этой статье мы рассмотрели современные подходы к прогнозированию небезопасных стилей вождения с использованием трех распространенных архитектур на основе IoT. Новизна этой статьи заключается в том, чтобы показать основные различия между мультисенсорными, смартфонными и облачными архитектурами в мультимодальной обработке признаков. Мы обсудили все проблемы, с которыми столкнулись методы машинного обучения в последние годы, в частности модель глубокого обучения (DL), чтобы предсказать гипобдительность водителя, особенно с точки зрения этих трех архитектур на основе IoT. Кроме того, мы провели современные сравнения, используя симуляторы вождения, чтобы включить мультимодальные характеристики водителя. Мы также упоминаем в этой статье онлайн-источники данных для тестирования и обучения сетевой архитектуры в области DFD на общедоступных мультимодальных наборах данных. Эти сравнения помогают другим авторам продолжать будущие исследования в этой области. Чтобы оценить производительность, мы упомянем основные проблемы в этих трех архитектурах, чтобы помочь исследователям использовать лучшую архитектуру на основе IoT для обнаружения DFD в среде реального времени. Кроме того, важные факторы граничных вычислений с множественным доступом (MEC) и сетей 5-го поколения (5G) анализируются в контексте архитектуры глубокого обучения для улучшения времени отклика систем DFD. Наконец, делается вывод о том, что существует пробел в исследованиях, когда речь идет о внедрении систем DFD на технологиях MEC и 5G с использованием мультимодальных функций и архитектуры DL.

Ключевые слова: облачные вычисления; сверточная нейронная сеть; глубокое обучение; обнаружение усталости водителя; мобильная сенсорная сеть; мультисенсор; обучение мультимодальным функциям; рекуррентная нейронная сеть; умные часы.

Заявление о конфликте интересов

w3.org/1999/xlink» xmlns:mml=»http://www.w3.org/1998/Math/MathML» xmlns:p1=»http://pubmed.gov/pub-one»> Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Цифры

Рисунок 1

Наглядный пример показывает…

Рисунок 1

Наглядный пример показывает мультимодальные функции для определения усталости водителя.

Наглядный пример показывает мультимодальные функции для определения усталости водителя.

Рисунок 2

Наглядный пример облачной…

Рисунок 2

Наглядный пример облачных систем определения усталости водителей (DFD), разработанных в…

Наглядный пример облачных систем определения усталости водителей (DFD), разработанных в прошлом с использованием архитектуры на основе Интернета вещей (IoT).

Рисунок 3

Тренажер, разработанный в…

Рисунок 3

Симулятор, разработанный в лаборатории компьютерного зрения Университета имама (IMSIU-DFD) для…

Симулятор, разработанный в лаборатории компьютерного зрения Университета Имама (IMSIU-DFD), чтобы показать пример датчиков, используемых в современных системах обнаружения усталости водителя.

Рисунок 4

Пример кадров…

Рисунок 4

Пример выборки кадров, взятых из Техасского университета…

Пример выборки кадров, взятых из набора данных о сонливости в реальной жизни Техасского университета в Арлингтоне (UTA–RLDD) [180] в состоянии тревоги (первая строка), низкой бдительности (вторая строка) и сонливости (третья строка) состояния.

Рисунок 5

( – d )…

Рисунок 5

( a – d ) Аннотированные изображения с многоракурсных точек, освещения и выражений…

( a – d ) Аннотированные изображения из наборов данных Multiview Points, освещения и выражений (MultiPIE) [181] и ( e ) примеры из набора данных Multimodal Verification for Teleservices and Security Applications (XM2VTS) с неточными аннотациями.

Рисунок 6

Пример сигналов ЭЭГ…

Рисунок 6

Пример сигналов ЭЭГ, где образцы ( и ) представляют ЭЭГ бодрствования,…

Пример сигналов ЭЭГ, где образцы ( a ) представляют ЭЭГ бодрствования, а образец рисунка ( b ) представляет сигналы ЭЭГ усталости.

Рисунок 7

Наглядный пример мультимодального…

Рисунок 7

Наглядный пример мультимодального обучения характеристик для прогнозирования уровня усталости водителя…

Наглядный пример мультимодального обучения характеристик для прогнозирования уровня усталости водителя на платформе на основе IoT.

Рисунок 8

График, показывающий современное состояние…

Рисунок 8

График, показывающий область сравнения современных систем под рабочей кривой приемника…

График, показывающий площадь сравнения современных систем под рабочей кривой приемника (AUC) для четырех систем DFD на основе классов (активный, очень бдительный, умеренно сонливый и чрезвычайно сонливый).

Рисунок 9

Современный искусственный интеллект и машинное обучение…

Рисунок 9

Современные алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, которые использовались в прошлом для прогнозирования водителей…

Современные алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, использовавшиеся в прошлом для прогнозирования усталости водителя. GMM: моделирование гауссовской смеси, ANN: искусственная нейронная сеть, SVM: машина опорных векторов, PCA: анализ основных компонентов, CNN: сверточная нейронная сеть, RNN–LSTM: рекуррентная нейронная сеть с долговременной памятью.

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

Похожие статьи

• Интеллектуальные когнитивные устройства IoT, использующие многоуровневую нейронную сеть восприятия на ограниченном микроконтроллере.

  Хусейн М., Мохаммед Ю.С., Галал А.И., Абд-Эльрахман Э., Зоркани М. Хусейн М. и др. Датчики (Базель). 2022 7 июля; 22 (14): 5106. дои: 10.3390/s22145106. Датчики (Базель). 2022. PMID: 35890787 Бесплатная статья ЧВК.

• Архитектура Интернета транспортных средств (IoV) на основе вычислений влажности для умных городов.

  Туфаил А., Намун А., Сен А.А.А., Ким К.Х., Алрехайли А., Али А. Туфайл А. и др. Датчики (Базель). 2021 30 мая; 21(11):3785. дои: 10.3390/s21113785. Датчики (Базель). 2021. PMID: 34070719 Бесплатная статья ЧВК.

• Архитектура смартфона для Edge-Centric IoT Analytics.

  Марах Б.Д., Цзин З., Ма Т., Алсабри Р., Анаадумба Р., Аль-Делаан А., Аль-Делаан М. Марах Б. Д. и соавт. Датчики (Базель). 2020 7 февраля; 20 (3): 892. дои: 10.3390/s20030892. Датчики (Базель). 2020. PMID: 32046133 Бесплатная статья ЧВК.

• Удаленный мониторинг боли с использованием туманных вычислений для электронного здравоохранения: эффективная архитектура.

  Хасан С.Р., Ахмад И., Ахмад С., Алфаифи А., Шафик М. Хассан С.Р. и др. Датчики (Базель). 2020 18 ноября; 20 (22): 6574. дои: 10.3390/s20226574. Датчики (Базель). 2020. PMID: 33217896 Бесплатная статья ЧВК.

• Архитектуры граничных вычислений для приложений Интернета вещей: обзор.

  Хамдан С., Айяш М., Алмаджали С. Хамдан С. и др. Датчики (Базель). 2020 11 ноября; 20 (22): 6441. дои: 10.3390/s20226441. Датчики (Базель). 2020. PMID: 33187267 Бесплатная статья ЧВК. Рассмотрение.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

• Корреляция между движениями глаз и астенопией: проспективное обсервационное исследование.

  Лю З., Чжан К., Гао С., Ян Дж., Цю В. Лю Зи и др. Дж. Клин Мед. 2022 28 ноября; 11 (23): 7043. дои: 10.3390/jcm11237043. Дж. Клин Мед. 2022. PMID: 36498619 Бесплатная статья ЧВК.

• Обзор последних разработок в области систем обнаружения сонливости водителей.

  Албадави Ю., Такрури М., Авад М. Албадави Ю. и др. Датчики (Базель). 2022 7 марта; 22 (5): 2069. дои: 10.3390/s22052069. Датчики (Базель). 2022. PMID: 35271215 Бесплатная статья ЧВК. Рассмотрение.

• Оценка детектора усталости с использованием индикаторов, связанных с закрытием глаз, полученных от водителей грузовиков в исследовании на симуляторе.

  Дзюда Л., Баран П., Зелински П., Муравски К., Дзивош М., Крей М., Пиотровски М., Стаблевски Р., Войдас А., Струс В., Гасюль Х., Кособудский М., Борткевич А. Дзюда Л. и др. Датчики (Базель). 2021 сен 27; 21 (19): 6449. дои: 10.3390/s21196449. Датчики (Базель). 2021. PMID: 34640768 Бесплатная статья ЧВК.

использованная литература

1. 1. Ху С., Дэн Дж., Чжао Дж., Ху В., Нгай Э.К. Х., Ван Р., Квок Ю.К. SafeDJ: облачный кодовый подход к доставке музыки для водителей с учетом ситуации. АКМ транс. Мультимед. вычисл. коммун. заявл. (ТОММ) 2015;12:21. дои: 10.1145/2808201. — DOI
2. 1. Квон Д., Ходкевич М.Р., Фан Дж., Шибутани Т., Пехт М.Г. Прогностика на основе IoT и управление работоспособностью систем для промышленных приложений. IEEE-доступ. 2016;4:3659–3670. doi: 10.1109/ACCESS.2016.2587754. — DOI
3. 1. Фам Т.Н., Цай М.Ф., Нгуен Д.Б., Доу Ч.Р., Дэн Д.Дж. Облачная система умной парковки на основе технологий Интернета вещей. IEEE-доступ. 2015;3:1581–1591. doi: 10.1109/ACCESS.2015.2477299. — DOI
4. 1. Каплан С.