基于智能設備的汽車行駛姿態感知研究與實現*

張立立張高原馬伯驕鮑玉斌

(東北大學計算機科學與工程學院 國家級計算機實驗教學示范中心，遼寧 沈陽 110819)

汽車的普及為我們的生活帶來了便捷性與舒適性，同時也造成了交通流量大幅增長，以至于交通擁堵、駕駛事故頻發。研究表明，如果有效的安全機制被部署在汽車之中，駕駛者的駕駛行為處于被監督狀態，就可以將事故概率最小化甚至預防其發生。在國外的研究中，Oliver N 等人[1]實驗得出一個在汽車行駛過程中的實時數據獲得系統和一個模擬識別駕駛員操作的機器學習架構，對駕駛員的行為進行預測。You C W 等人[2]在SafeCar 應用中創造性地使用手機的前、后置攝像頭，在監控駕駛員面部表情的同時采集路面狀況，以此來探測危險駕駛情況以及駕駛員的疲勞駕駛行為。Lee Boon-Giin 等人[3]研發了一款應用程序，通過融合Android 智能終端上的多種傳感器數據，來識別駕駛員的疲勞駕駛行為。Johnson D 等人[4]在研究中應用動態時間規整算法(DTW)，通過對智能設備三軸加速計、陀螺儀、GPS 模塊、磁力計等全部內置傳感器提供的數據進行分析，來識別和判定行駛事件。Wang Yan等人[5]在研究中應用加速計和陀螺儀等傳感器，通過捕捉向心加速度的變化來檢測車輛的轉向操作。Chaovalit P 等人[6]在文章中創造性地使用符號集近似算法(SAX)，使得系統可以更容易地獲取具有廣泛價值的數據并且降低計算的復雜度。在國內的相關研究中，張希波[7]調研了駕駛人在疲勞狀態下的方向盤操作特征，從方向盤修正頻度和幅度兩方面展開研究，建立模型以實時檢測駕駛員疲勞狀態。……