项目简介
驾驶分心险态辨识系统是当驾驶员处于分心险态,对周围环境信息感知程度较低的情况下,通过分心特征识别,辨识驾驶人分心状态并警示驾驶员立即回到驾驶任务中来,恢复正常驾驶。国内外在驾驶分心的检测上做了较多研究,利用车内摄像头监控驾驶员的面部或眼部是一种常用的检测方法。该方法检测准确率较高, 但车内摄像头增加了系统成本, 安装与标定困难。项目组利用装备了车道偏离报警系统的现代车辆上易于获得的信号, 如转向盘转角、车辆与道路相对位置关系等,结合机器学习模型构建了驾驶员状态模型来实现驾驶分心辨识,取得了较好效果。