资源描述:
《驾驶人视觉注意力分散检测方法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号:U471.3单位代码:10183研究生学号:201244E018密级:公开吉林大学硕士学位论文(专业学位)驾驶人视觉注意力分散检测方法研究ResearchonDriverVisualDistractionDetectionTechnology作者姓名:李胜江类别:工程硕士领域(方向):交通运输工程指导教师:金立生教授合作导师:李斌研究员培养单位:交通学院2015年12月驾驶人视觉注意力分散检测方法研究ResearchonDriverVisualDistractionDetectionTechnol
2、ogy作者姓名:李胜江领域(方向):交通运输工程指导教师:金立生教授合作导师:李斌研究员类别:工程硕士答辩日期:2015年12月06日*~*~~~~~~wm~,m~~~~~-*~~~wJt&*,JtT-Jt&*a{]fffRJ~1li,Q1'A.,±~~~~~t*it~a~~a~~$~~3~ftffW~~~~~,~~,~ft,wm,~•~~~~1'F:l-~1'F*Jla{]iftf~·ti1lmc1s~il!~*·ti1lm~f£ll:t~~)0~YliJ,Jti~taf~*X~5!~~1fo~~~~~
3、ilim~~~~~A~~~'~B~~~~~~~~~~o*Ajc~~iJ~~U*Fr~!¥JY!1$~~83*A71~1Ho"Jf:ft.i,():Xff:#~;/';:~8i.~,z.--E3~Jj:~1;~IvR摘要驾驶人视觉注意力分散检测方法研究驾驶过程中的注意力分散行为降低了驾驶人对环境信息的获取能力,延长了对紧急事件的反应时间,是导致道路交通事故的重要原因之一。视觉注意力分散是驾驶过程中最常见的注意力分散形式之一。随着信息技术的迅猛发展,通讯设备、车载影音系统以及车载信息系统等装置在车辆上得到了广
4、泛地应用,驾驶过程中驾驶人对手机、收音机等设备的次任务操作直接导致了驾驶人的视觉注意力分散,严重威胁着驾驶安全。因此,开展驾驶人视觉注意力分散行为的检测方法对提高驾驶安全性具有重要意义。本文首先根据驾驶人注意力分散类型分析了国内外驾驶人注意力检测方法的研究现状,基于驾驶模拟器设计了视觉注意力分散模拟驾驶试验,建立试验数据库;基于驾驶人视觉注意力分散时的视觉特点和操纵行为变化,针对视觉注意力分散行为提出合理的驾驶人注视区域划分方法。其次,对正常驾驶过程和视觉注意力分散过程的驾驶人视觉参数、车辆运行参数进行统
5、计学分析,根据差异性分析结果,筛选出能够表征驾驶人视觉注意力分散的参数组。最后,在机器学习理论基础上,建立了基于支持向量机的驾驶人视觉注意力分散检测模型,并进一步提出了考虑长注视行为的多特征信息判断规则,最后对两种方法的识别结果进行了模型评价。关键词:驾驶安全;注意力分散;驾驶行为;支持向量机;驾驶人视觉;车辆运行状态IABSTRACTResearchonDriverVisualDistractionDetectionTechnologyDriverdistractionhasbeenamajorconc
6、ernofthetrafficaccident,sinceitreducingdriver’sinformationacquisitioningabilityandprolongingreactiontimeofemergencyaccidents.Asuseofmobilecommunicationdevicesandin-vehicleinformationsystems(IVISs)suchascellphones,navigationsystems,andsatelliteradioshasinc
7、reased,visualdistractionisoneofthecommonproblemswhichthreatendrivingsafetyandpeople’slife.Hence,developingadrivervisualdistractiondetectiontechnologyinurbantrafficenvironmentissignificanttoimprovedrivingsafetyandtrafficenvironment.Firstofall,dependingondi
8、fferenttypesofdistraction,thispaperanalyzedthestatusquoofdriverdistractiondetectionmethodsbothinChinaandabroad,establishedthedatabasebasedonadrivingsimulatorexperiment.Suitableareaoffixationdivisionapproachforvisual