基于主成分分析法和支持向量機(jī)算法的駕駛?cè)似跈z測(cè)方法

李振中 應(yīng)夢(mèng)飛

摘要：汽車駕駛?cè)说钠诔潭茸R(shí)別對(duì)于預(yù)防交通事故具有十分重要的意義。設(shè)計(jì)了實(shí)車駕駛實(shí)驗(yàn)，采集了20名汽車駕駛?cè)嗽谄隈{駛狀態(tài)下的眼動(dòng)特征參數(shù)，將汽車駕駛?cè)说钠诘燃?jí)分為警覺、輕度疲勞、深度疲勞和嗜睡四個(gè)級(jí)別。利用主成分分析法（PCA）預(yù)處理了所采集的眼動(dòng)特征數(shù)據(jù)，并利用支持向量機(jī)（SVM）算法建立了PCA-SVM疲勞檢測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能夠高精度地識(shí)別駕駛?cè)说乃姆N疲勞狀態(tài)。

關(guān)鍵詞：駕駛疲勞；主成分分析法；支持向量機(jī)；智能汽車；主動(dòng)安全

中圖分類號(hào)：U467? 收稿日期：2023-04-12

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2023.05.021

1 前言

目前，疲勞駕駛已被廣泛認(rèn)為是各種交通事故的重要因素[1]。雖然目前很難直接獲得駕駛疲勞所導(dǎo)致的交通事故的數(shù)量，但可以明確的一點(diǎn)是目前關(guān)于駕駛疲勞所導(dǎo)致的交通事故數(shù)量統(tǒng)計(jì)的數(shù)字被低估了。許多生理學(xué)家和交通專家已經(jīng)就疲勞對(duì)駕駛的影響開展了廣泛的研究[2-3]，并證明了疲勞是導(dǎo)致交通事故的主要原因。眾多汽車公司從20世紀(jì)90年代后期開始研發(fā)車載智能安全系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)駕駛?cè)说膶?shí)時(shí)疲勞駕駛狀態(tài)預(yù)警功能。

汽車駕駛?cè)说钠跈z測(cè)應(yīng)當(dāng)能夠檢測(cè)到駕駛?cè)说钠跔顟B(tài)，如打瞌睡或睡眠，并在此狀態(tài)下發(fā)出警報(bào)以提醒駕駛?cè)薣4]。要想直接檢測(cè)疲勞的狀態(tài)，本身并不是一件容易的事情。目前的技術(shù)手段是無法直接檢測(cè)疲勞狀態(tài)的，研究中所使用的大多數(shù)方法都是通過檢測(cè)疲勞相關(guān)的生理、心理參數(shù)，從而間接地檢測(cè)疲勞狀態(tài)[5-6]。也就是說，目前許多研究中得到的疲勞檢測(cè)結(jié)果并非是疲勞狀態(tài)這一結(jié)果本身。測(cè)量駕駛?cè)说哪X電波、心電和脈搏信號(hào)是原發(fā)性的嗜睡及注意力不集中狀態(tài)檢測(cè)的最佳手段，但這些方法具有侵入性，因?yàn)樗鼈冃枰{駛?cè)伺宕飨嚓P(guān)的儀器設(shè)備[7-9]，這往往會(huì)對(duì)駕駛本身造成一定的干擾，且不易于在實(shí)際駕駛的汽車中進(jìn)行應(yīng)用。

處于疲勞狀態(tài)的駕駛?cè)送ǔ?huì)伴有一定的視覺行為，很容易從他們的面部特征（如眼睛、頭部和面部）的變化中觀察到。利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，僅通過一個(gè)攝像頭便可以實(shí)現(xiàn)一種自然、非侵入的駕駛?cè)似跈z測(cè)技術(shù)，用于實(shí)時(shí)檢測(cè)駕駛?cè)说钠跔顟B(tài)[10-12]。

國(guó)外目前也有許多學(xué)者對(duì)疲勞辨識(shí)展開了相關(guān)研究。Bhardwaj等[13]設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)采集了駕駛?cè)说男碾娦盘?hào)，他們選取心率變異性這一特征參數(shù)用于訓(xùn)練疲勞駕駛識(shí)別模型。他們?cè)谘芯恐袑?duì)比了深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)兩類模型的辨識(shí)效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果中，深度學(xué)習(xí)的模型雖然準(zhǔn)確率超過90%，但其計(jì)算需要較大的運(yùn)行內(nèi)存，對(duì)疲勞識(shí)別的實(shí)時(shí)性較差。Muhammad等[14]提取了腦電信號(hào)的時(shí)域和頻域特征以及心電信號(hào)的心率變異性參數(shù)，并對(duì)二者進(jìn)行特征融合，用于訓(xùn)練支持向量機(jī)模型，其準(zhǔn)確率達(dá)到93.3%。Murugan等[15]對(duì)疲勞進(jìn)行了等級(jí)劃分，包括困倦、注意力分散、疲勞、認(rèn)知注意力分散四類，使用心電設(shè)備采集駕駛?cè)说男碾娦盘?hào)特征，包括心率和心率變異性。他們利用SVM、KNN以及集成算法訓(xùn)練模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所訓(xùn)練模型對(duì)每一類疲勞狀態(tài)均有較好的識(shí)別效果，但對(duì)于四類疲勞集成檢測(cè)性能只有58.3%。

本研究中將駕駛?cè)说钠诘燃?jí)分為警覺、輕度疲勞、深度疲勞和嗜睡四個(gè)級(jí)別，設(shè)計(jì)并開展了實(shí)車駕駛實(shí)驗(yàn)，采集了不同駕駛?cè)嗽诓煌燃?jí)疲勞程度下的面部特征參數(shù)，利用主成分分析法預(yù)處理了所采集的特征數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)降維的目的，然后利用支持向量機(jī)算法建立了PCA-SVM疲勞檢測(cè)模型，所構(gòu)建的模型在實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)集上取得了95.97%的準(zhǔn)確率，能夠有效地辨識(shí)汽車駕駛?cè)说钠跔顟B(tài)。

2 實(shí)驗(yàn)方法

2.1 實(shí)驗(yàn)參與人員

本研究通過社會(huì)招募的方式選擇了20名實(shí)驗(yàn)對(duì)象，其中包括男性駕駛?cè)?3名，女性駕駛?cè)?名。這些實(shí)驗(yàn)參與人員為不同行業(yè)領(lǐng)域的社會(huì)人員，如教師、學(xué)生、國(guó)企員工、網(wǎng)約車司機(jī)等。允許實(shí)驗(yàn)參與人員佩戴眼鏡參與實(shí)車實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)參與人員的基本信息如表1所示。

2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

合理地選擇實(shí)驗(yàn)設(shè)備是有效開展實(shí)驗(yàn)的前提。由于實(shí)車駕駛實(shí)驗(yàn)中存在一定的危險(xiǎn)性，應(yīng)選取不會(huì)對(duì)駕駛?cè)诵纬筛蓴_的實(shí)驗(yàn)設(shè)備。因此本研究中使用一個(gè)普通的RGB攝像頭配合移動(dòng)設(shè)備Jetson Nano的嵌入式系統(tǒng)采集駕駛?cè)说拿娌啃畔⒉⒈４妗?shí)驗(yàn)設(shè)備如圖1所示。

2.3 實(shí)驗(yàn)組織

由于實(shí)車實(shí)驗(yàn)具有一定的危險(xiǎn)性，因此我們?cè)趯?shí)驗(yàn)過程中不對(duì)駕駛?cè)俗鋈魏我?，只需要駕駛?cè)吮３终５淖匀获{駛狀態(tài)。但在實(shí)驗(yàn)開始前，要求駕駛?cè)嗽?8 h內(nèi)不能熬夜，要有足夠的休息時(shí)間，且在實(shí)驗(yàn)前駕駛?cè)瞬辉试S喝酒、服用精神類藥物以及功能飲料、咖啡等。我們將組裝好的攝像頭及Jetson Nano嵌入式系統(tǒng)安裝到實(shí)驗(yàn)參與人員的車輛中。每當(dāng)駕駛?cè)嗽谖绾蠡蛲砩像{車時(shí)，打開設(shè)備，設(shè)備將自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)并開始采集駕駛?cè)说拿娌啃畔?。這是由于午后及晚上駕駛?cè)巳菀滋幱谄跔顟B(tài)，在這個(gè)時(shí)間段能夠采集到較多的駕駛?cè)似诿娌刻卣鲾?shù)據(jù)。每當(dāng)采集完一個(gè)實(shí)驗(yàn)參與人員的數(shù)據(jù)后，將設(shè)備拆下，安裝到另一個(gè)實(shí)驗(yàn)參與人員的車輛中繼續(xù)進(jìn)行采集。

實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，整理實(shí)驗(yàn)所得的數(shù)據(jù)。從實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)中人工篩選出具有疲勞特征的視頻片段，并利用專家打分法將篩選得到的疲勞視頻劃分為警覺、輕度疲勞、深度疲勞和嗜睡四個(gè)級(jí)別。其中，警覺狀態(tài)被視為正常駕駛狀態(tài)，輕度疲勞、深度疲勞和嗜睡狀態(tài)被視為疲勞駕駛狀態(tài)。每1 min的疲勞時(shí)間片段被篩選出來用作建立疲勞駕駛數(shù)據(jù)集，而在連續(xù)5 min沒有出現(xiàn)疲勞狀態(tài)的正常駕駛時(shí)間段中同樣篩選1 min的時(shí)間片段，用作建立對(duì)比數(shù)據(jù)集。經(jīng)過篩選后我們得到了33組滿足要求的視頻片段構(gòu)建實(shí)車駕駛實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包括14組疲勞駕駛視頻片段構(gòu)成的疲勞駕駛實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，以及19組正常駕駛視頻片段構(gòu)成的正常駕駛實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)。

3 結(jié)果與討論

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理

本研究中，我們選取了駕駛?cè)嗣娌刻卣鲄?shù)中的11個(gè)參數(shù)作為疲勞駕駛檢測(cè)的特征參數(shù)，具體信息如表2所示。

式中，TP為疲勞駕駛被識(shí)別為疲勞駕駛的樣本數(shù)；TN為正常駕駛被識(shí)別為正常駕駛的樣本數(shù)；FP為正常駕駛被識(shí)別為疲勞駕駛的樣本數(shù)；FN為疲勞駕駛被識(shí)別為正常駕駛的樣本數(shù)。

為了突顯PCA-SVM模型的優(yōu)越性，我們選取了K領(lǐng)域模型（KNN）和隨機(jī)森林模型（RF）用作對(duì)比，同樣使用經(jīng)過PCA預(yù)處理后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練KNN模型和RF模型。所得實(shí)驗(yàn)結(jié)果的混淆矩陣如表4所示。

根據(jù)混淆矩陣，計(jì)算三個(gè)模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)，所得結(jié)果如圖2所示。

對(duì)比分析三類模型的驗(yàn)證結(jié)果，可以看出所構(gòu)建的PCA-SVM模型在各方面都表現(xiàn)了良好的性能，均優(yōu)于對(duì)比所用的KNN和RF模型。因此，本文所提出的疲勞檢測(cè)方法能夠有效地檢測(cè)汽車駕駛?cè)说钠跔顟B(tài)。

4 結(jié)語

本研究設(shè)計(jì)了實(shí)車駕駛實(shí)驗(yàn)，采集了20名汽車駕駛?cè)嗽谄隈{駛狀態(tài)下的眼動(dòng)特征參數(shù)，將汽車駕駛?cè)说钠诘燃?jí)分為警覺、輕度疲勞、深度疲勞和嗜睡四個(gè)級(jí)別。利用主成分分析法（PCA）預(yù)處理了所采集的眼動(dòng)特征數(shù)據(jù)，并利用支持向量機(jī)（SVM）算法建立了PCA-SVM疲勞檢測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能夠高精度地檢測(cè)駕駛?cè)说钠跔顟B(tài)。

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作者簡(jiǎn)介：

李振中，男，1983年生，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)橹悄芫W(wǎng)聯(lián)測(cè)試技術(shù)。