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通讯员衣晓峰科技日报记者李丽云如今监测疲劳驾驶成为一个热门研究方向。记者12月27日从哈尔滨工业大学获悉，近日，由该校仪器科学与工程学院孙金玮教授和他的团队成员曹天傲、王启松、刘丹、董哲宁、刘润樵等人完成的一项课题“基于毫米波雷达的驾驶疲劳监测方法研究”，突破现有监测手段的局限性，提出通过毫米波技术实现对疲劳驾驶状态测量的全新科研思路，不仅实现了驾驶员疲劳状态的实时检测，而且可使监测精度提升到85%以上。近日，该项研究相关论文被“电气与电子工程师协会消费电子与计算机工程国际学术会议（ICCECE）”专辑录用，该团队将受邀参会做专题报告。据介绍，许多人在长时间连续开车行驶后，往往产生生理机能和心理机能的失调与不适，而在客观上出现驾驶技能下降的现象，这就是常说的“疲劳驾驶”。驾驶疲劳会影响到开车人的注意、感觉、知觉、思维、判断、意志、决定和运动等诸多方面，极易酿成道路交通事故。在驾驶人处于轻微疲劳时，就会换档不及时、不准确；当驾驶人处于中度疲劳时，操作动作呆滞，有时甚至会忘记基本要领；驾驶人处于重度疲劳时，往往会下意识操作或有短时间睡眠等问题，严重时会失去对车辆的控制能力。据本项目主要贡献者曹天傲博士介绍，虽然当前普及的大多数疲劳驾驶系统可以在一定程度上对驾驶疲劳进行监测，但仍然存在一些缺欠和短板的地方。现有方法大多采用接触测量法，经常需要驾驶员携带或安装很多设备来监测生理信息，这会对驾驶员的正常行为带来一定困扰。其次，生理信息收集设施价格昂贵，不利于疲劳驾驶系统的普及。同时，运用机器视觉技术检测环境单一，在白天对驾驶员疲劳测试较为精确，而对夜间司机的疲劳度监测准确性不理想，特别是凌晨2点至4点正是驾驶疲劳的高峰时段。在面部遮盖下的性能较差，常用的人脸定位算法在驾驶员面部被遮挡情况下，很难对人脸予以很好定位，因此也就无法对疲劳驾驶做出及时监测。此外，疲劳判别指标较为单一，其中最广泛使用的是眼睑闭合度。若是由于外部因素使得此类指标无法较好获取时，这类算法就不能对疲劳状态做出理想的监测，其准确性自然大打折扣。针对现有监测手段的局限性接触性，孙金玮团队确定了通过毫米波技术来实现对疲劳驾驶状态测量的科研思路。波长为1-10毫米的电磁波称为毫米波，是位于微波与远红外波相交叠的波长范围，因而兼有两种波谱的特点。研究团队利用AWR毫米波雷达搭建了实验平台，采集相关数据，同时将呼吸及心跳信号从采集到的数据中分离出来，给予滤波处理，经过毫米波技术成功提取到了人体的心跳及呼吸信号，继而借助“逻辑斯谛回归方法”设计出一种心跳频率、呼吸频率、心跳幅度和呼吸幅度四种指标相融合的驾驶疲劳状态判别的新模式、新技术。孙金玮教授解读说，这一理工医相结合的科研成果基于毫米波雷达展开疲劳驾驶的监测手段，实现了驾驶员疲劳状态的实时监测。与现有方法相比，这项技术展现了非接触式人体呼吸和心跳信号的准确检验的优势，提供了全天候和多指标测量，适用于大多数驾驶环境。并且，凭借毫米波雷达手段可使监测精度提升到85%以上，完全能够客观反映驾驶员当前状态。专家评价指出，未来，此项技术综合考虑了监测精度和实际应用场景，形成了一种更加客观的策略，为当前产品的普及拓宽了新视野、新思路，有助于更好地保证驾驶员的安全，有效地降低交通事故的发生频率，为人民群众安全出行“保驾护航”。编辑：岳靓

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