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疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一,疲劳检测逐渐取得人们的关注,疲劳检测技术层出不穷,对预防疲劳驾驶、减少交通事故具有现实重要意义。试图从检测感觉神经传导速度及运动神经传导速度两个生理因素来分析驾驶员是否疲劳,以期为疲劳驾驶检测提供一定的参考. 相似文献
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疲劳驾驶是交通肇事的主要原因之一。也就是说疲劳和行车安全有着密切的关系,因此。必须充分认识疲劳驾驶的种种危害,找到疲劳驾驶的各方面原因,加强防范意识,切实采用有效的预防措施,确保安全行车。 相似文献
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疲劳驾驶是影响安全行车的原因之一。本文针对疲劳驾车与道路交通安全的关系、产生原因及对驾驶行为的影响,提出了预防驾驶疲劳的措施。 相似文献
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疲劳驾驶和危险驾驶是造成交通事故的主要原因，文章基于YOLOv5目标检测算法和dlib人脸识别库，分别从人脸朝向、位置、眼睛开合度、眨眼频率、驾驶员手持物品定位，分析物品形态、物品大小等数据，通过这些数据，利用YOLOv5算法实时地计算出驾驶员是否存在疲劳驾驶和危险驾驶的行为，若存在则通过系统及时给出相应的安全提示。 相似文献
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文章从汽车防疲劳驾驶技术的研究现状背景出发,重点介绍了当前汽车防疲劳驾驶技术的方法和手段,分析了各种驾驶员疲劳监测技术存在的不足以及当前研究工作存在的问题,并提出了今后该技术的发展方向,为后期的研究工作打下良好基础。 相似文献
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驾驶人的视觉特性引起的人因隐患是引发交通事故的核心原因,其表现为驾驶人观察不当、注意力不集中、动态视敏度较差,由视觉特性引起的驾驶疲劳和觉醒水平研究受到国内外学者的广泛关注。纵观近30年,驾驶疲劳检测的方法大致分为车辆状态检测、驾驶员生理信号检测、驾驶行为检测以及驾驶员眼动特征检测4种。前3种检测方法条件要求苛刻、过程复杂,而且和驾驶人因中重要的视觉特性没有直接关联,所以成效不高且不易推广使用。近十年来随着视线跟踪技术的发展,基于视觉特性的驾驶安全眼动研究以其准确性、可靠性和非接触性成为检测驾驶疲劳的首选。文章就眼动技术在驾驶安全研究中的应用进行了广泛的调查与分析,总结了有关驾驶疲劳的检测方法及其优缺点,并将其与基于视觉的眼动技术进行了对比分析;提炼了眼动态特征、静态特征和眼动视线特征等3大类5种指标对于驾驶安全的检测方法;同时指出了目前基于视觉特性的驾驶安全眼动研究中存在的一些问题,并对未来的发展方向进行了展望,以期对进行交通工程,人因研究和视觉特性研究的科研工作提供参考。 相似文献
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<正>司机连续长时间驾车后将会产生疲劳,疲劳将导致司机心理、生理机能的失调,从而导致驾驶机能下降。疲劳驾驶是当今社会导致交通事故的重要原因。为了减少疲劳驾驶带来的危害,疲劳驾驶自动预警系统应运而生。疲劳驾驶自动预警系统通过各类传感器检测驾驶人状态,并对其状态进行评估;当评估为疲劳时,通过报警提示提醒驾驶人关注自身状态。疲劳驾驶自动预警能够有效降低由疲劳驾驶引发的交通事故。 相似文献
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传统算法进行驾驶员疲劳驾驶识别,无法避免由于图像质量较差造成的眼睛瞳孔位置和直径无法确定的缺陷,降低了驾驶员疲劳驾驶识别的准确率.本文提出了一种基于眼睛与面部表情关联性算法的驾驶员疲劳驾驶识别方法.提取驾驶员眼睛与面部表情特征,计算驾驶员眼睛与面部表情特征关联性概率,克服了传统算法的弊端.实验表明,这种算法能够提高驾驶员疲劳驾驶识别的准确率,取得了令人满意得效果. 相似文献
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疲劳问题早就引起了研究人员,其中包括生理学家和劳动心理学家的注意。如今研究疲劳问题对于学习、工作、生活具有重要的实际意义,因为疲劳是对工作效率发生重要影响的最为普遍的因素之一。本文从疲劳的角度探讨了影响员工工作效率的原因和对策。 相似文献
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地铁司机驾驶疲劳会降低对情境意识的觉知,导致判断能力和操作能力下降,威胁驾驶安全。对司机的疲劳状况进行综合量化评价可以为控制和缓解驾驶疲劳风险提供有效依据。笔者通过对地铁司机的现场调研,对疲劳影响因素的深入分析,分析个人生理、心理和管理以及环境对地铁司机驾驶疲劳因子之影响,利用层次分析法提出以全面性的工作状态以及工作环境的差别建构地铁司机驾驶疲劳因子指标体系,并应用G1法对该体系进行评价,该评价方法简便、直观,且对同一层次中元素的个数没有限制,能完整呈现专家的意见。 相似文献
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