基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)-生理多模態(tài)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

摘要：文章設(shè)計(jì)了一種基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)-生理多模態(tài)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和注意力機(jī)制，提取駕駛員面部特征；結(jié)合心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）和肌電圖（EMG）數(shù)據(jù)，捕捉生理信號(hào)特征；使用多模態(tài)融合策略，綜合分析視覺(jué)和生理特征，實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的疲勞狀態(tài)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在不同駕駛場(chǎng)景下表現(xiàn)優(yōu)異，為提高道路交通安全提供了技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：疲勞駕駛檢測(cè)；深度學(xué)習(xí)；多模態(tài)融合

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.41 "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

隨著汽車(chē)保有量的迅速增長(zhǎng)和道路交通的日益繁忙，疲勞駕駛已成為威脅交通安全的主要因素之一。據(jù)統(tǒng)計(jì)，疲勞駕駛導(dǎo)致的交通事故占事故總數(shù)的20%～30%，造成了巨大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。因此，開(kāi)發(fā)一種高效、準(zhǔn)確的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和社會(huì)價(jià)值。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的疲勞駕駛檢測(cè)方法展現(xiàn)出巨大潛力。本研究旨在設(shè)計(jì)一種基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)-生理多模態(tài)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)融合視覺(jué)特征和生理信號(hào)，實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確、穩(wěn)定的疲勞狀態(tài)識(shí)別，為提高道路交通安全作出貢獻(xiàn)。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

近年來(lái)，疲勞駕駛檢測(cè)作為交通安全領(lǐng)域的關(guān)鍵研究方向，在國(guó)內(nèi)外都受到了廣泛關(guān)注。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)疲勞駕駛檢測(cè)方法逐漸成為研究熱點(diǎn)。

在國(guó)外研究中，Ngxande等［1］提出了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）模型，同時(shí)進(jìn)行眼睛狀態(tài)識(shí)別和頭部姿態(tài)估計(jì)，在NTHU-DDD數(shù)據(jù)集上取得了96.2%的準(zhǔn)確率。

國(guó)內(nèi)研究也取得了顯著進(jìn)展。仲鵬宇［2］提出了以深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)模型固態(tài)硬盤(pán)（Solid State Disk，SSD）為基礎(chǔ)，開(kāi)展了基于多模態(tài)和輕量化的疲勞駕駛檢測(cè)算法研究，能有效地提升模型在不同光照環(huán)境下的檢測(cè)精度和魯棒性。朱浩［3］基于分心駕駛行為識(shí)別和疲勞駕駛行為，提出了多視圖分心駕駛行為識(shí)別模型MMob Net。韓一民等［4-7］根據(jù)面部特征以及面部多特征融合提出疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)。王秀等［8］利用Dlib庫(kù)提取駕駛員面部68個(gè)特征點(diǎn)及坐標(biāo)，定位駕駛員人臉位置，通過(guò)HPE算法計(jì)算駕駛員頭部姿態(tài)的歐拉角，以統(tǒng)計(jì)駕駛員的點(diǎn)頭次數(shù)，系統(tǒng)可分析駕駛員是否疲勞駕駛并做出安全提示。

盡管現(xiàn)有研究取得了顯著成果，但仍存在一些挑戰(zhàn)：（1）實(shí)際駕駛環(huán)境復(fù)雜多變，系統(tǒng)在不同條件下的穩(wěn)定性有待提高；（2）多模態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)融合和處理效率須要進(jìn)一步優(yōu)化；（3）個(gè)體差異對(duì)疲勞表現(xiàn)的影響尚未得到充分考慮；（4）長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)工作場(chǎng)景下的疲勞演變規(guī)律研究不足。

基于以上分析，本研究旨在通過(guò)創(chuàng)新的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)和多模態(tài)融合策略，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)高效、魯棒的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)，以應(yīng)對(duì)實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)。

2 相關(guān)技術(shù)理論基礎(chǔ)

2.1 生理信號(hào)處理技術(shù)

生理信號(hào)如心電圖（Electrocardiogram， ECG）、EEG等能夠反映駕駛員的內(nèi)部生理狀態(tài)。ECG信號(hào)處理通常涉及QRS波群檢測(cè)、心率變異性（Heart Rate Variability，HRV）分析等。常用的QRS檢測(cè)算法包括Pan-Tompkins算法。EEG信號(hào)處理包括時(shí)頻分析、功率譜密度（Power Spectral Density，PSD）估計(jì)等。小波變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是常用的時(shí)頻分析方法。

2.2 深度學(xué)習(xí)理論

深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)高效特征提取和分類(lèi)的核心技術(shù)。在視覺(jué)任務(wù)中，CNN如ResNet和DenseNet表現(xiàn)出色。對(duì)于時(shí)序數(shù)據(jù)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）特別是長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）能有效捕捉長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。注意力機(jī)制的引入進(jìn)一步提高了模型對(duì)關(guān)鍵信息的感知能力。

2.3 多模態(tài)融合方法

多模態(tài)融合旨在綜合利用不同來(lái)源的信息。常見(jiàn)的融合策略包括特征級(jí)融合和決策級(jí)融合。特征級(jí)融合通常通過(guò)concat或加權(quán)求和實(shí)現(xiàn)，而決策級(jí)融合則綜合考慮各模態(tài)的獨(dú)立決策結(jié)果。近年來(lái)，基于注意力機(jī)制的動(dòng)態(tài)融合方法顯示出優(yōu)異的性能，能夠自適應(yīng)地調(diào)整不同模態(tài)的重要性。

3 多模態(tài)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本章詳細(xì)介紹基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)-生理多模態(tài)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案。系統(tǒng)旨在通過(guò)融合視覺(jué)和生理信息，實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的疲勞狀態(tài)識(shí)別。系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)，主要包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、特征提取模塊、多模態(tài)融合模塊、疲勞狀態(tài)判斷模塊和預(yù)警模塊。系統(tǒng)整體架構(gòu)如圖1所示。

在數(shù)據(jù)采集方面，系統(tǒng)采用高幀率、低延遲的紅外攝像頭采集視覺(jué)數(shù)據(jù)，安裝在駕駛艙內(nèi)儀表盤(pán)上方，確保能夠清晰地捕捉駕駛員面部特征。生理信號(hào)主要采集ECG和EEG數(shù)據(jù)。ECG采集使用無(wú)線胸帶式傳感器，采樣頻率為250 Hz；EEG采集使用便攜式頭戴設(shè)備，包含8個(gè)電極，采樣頻率為512 Hz。所有數(shù)據(jù)通過(guò)藍(lán)牙實(shí)時(shí)傳輸至中央處理單元。

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理。視覺(jué)數(shù)據(jù)預(yù)處理包括圖像去噪、光照補(bǔ)償和尺寸標(biāo)準(zhǔn)化，采用自適應(yīng)中值濾波進(jìn)行去噪，CLAHE算法進(jìn)行光照補(bǔ)償，最后將圖像調(diào)整為224×224大小。生理信號(hào)預(yù)處理包括帶通濾波去除基線漂移和高頻噪聲以及R波檢測(cè)（針對(duì)ECG）和小波變換去除眼電和肌電偽跡（針對(duì)EEG）。

特征提取模塊是系統(tǒng)的核心部分。視覺(jué)特征提取采用改進(jìn)的ResNet50網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)和微調(diào)適應(yīng)疲勞檢測(cè)任務(wù)，輸出包括眼睛狀態(tài)、頭部姿態(tài)和面部表情等高級(jí)特征。生理特征提取主要關(guān)注HRV指標(biāo)和EEG的PSD特征，采用改進(jìn)的LSTM網(wǎng)絡(luò)捕捉這些特征的時(shí)序變化。

多模態(tài)融合模塊采用基于注意力機(jī)制的動(dòng)態(tài)加權(quán)策略。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)多頭自注意力模塊，分別對(duì)視覺(jué)和生理特征進(jìn)行加權(quán)，然后通過(guò)門(mén)控機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整2種模態(tài)的融合權(quán)重，這種方法能夠自適應(yīng)地關(guān)注不同駕駛場(chǎng)景下最有信息量的特征。

疲勞狀態(tài)判斷模塊采用集成學(xué)習(xí)方法，綜合考慮多個(gè)子模型的輸出。子模型包括基于融合特征的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于原始視覺(jué)數(shù)據(jù)的3D CNN和基于生理時(shí)序數(shù)據(jù)的雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Bi-directional Long Short-Term Memory，BiLSTM）模型。本文通過(guò)加權(quán)投票機(jī)制得出最終的疲勞狀態(tài)判斷結(jié)果，將疲勞程度劃分為正常、輕度疲勞、中度疲勞和重度疲勞4個(gè)等級(jí)。

預(yù)警模塊根據(jù)疲勞狀態(tài)判斷結(jié)果，采取分級(jí)預(yù)警策略。當(dāng)駕駛員輕度疲勞時(shí)通過(guò)車(chē)載顯示屏顯示視覺(jué)警告；當(dāng)駕駛員中度疲勞時(shí)，添加聲音提醒；當(dāng)駕駛員重度疲勞時(shí)，觸發(fā)強(qiáng)烈的聲光警報(bào)并可選擇與車(chē)輛控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)。為減少誤報(bào)，系統(tǒng)采用時(shí)間窗口機(jī)制，只有在連續(xù)多個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)部檢測(cè)到疲勞狀態(tài)，才能觸發(fā)相應(yīng)級(jí)別的警報(bào)。此外，系統(tǒng)提供人機(jī)交互界面，允許駕駛員根據(jù)個(gè)人情況調(diào)整警報(bào)靈敏度。

4 關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)

4.1 基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)特征提取

本文采用深度學(xué)習(xí)方法從駕駛員面部圖像中提取視覺(jué)特征。本文使用了改進(jìn)的CNN模型，該模型由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層組成。首先，本文通過(guò)車(chē)載攝像頭實(shí)時(shí)捕獲駕駛員面部圖像，經(jīng)過(guò)預(yù)處理后輸入CNN模型。卷積層負(fù)責(zé)提取局部特征，如眼睛閉合程度、嘴部張合狀態(tài)等；池化層通過(guò)降采樣減少計(jì)算量并提高模型魯棒性；全連接層進(jìn)一步整合這些特征，最終輸出高維特征向量。為了提高模型性能，本文采用遷移學(xué)習(xí)策略，使用在大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型作為初始化并在自建的疲勞駕駛數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。此外，本文還引入了注意力機(jī)制，使模型能夠自動(dòng)關(guān)注人臉中最具判別性的區(qū)域，如眼睛和嘴巴周?chē)?。通過(guò)這些優(yōu)化，本系統(tǒng)能夠有效提取駕駛員面部的細(xì)微變化，為后續(xù)疲勞狀態(tài)識(shí)別提供可靠的視覺(jué)特征。

4.2 生理信號(hào)特征提取與分析

在生理信號(hào)特征提取方面，本文主要采集和分析駕駛員的ECG、EEG和肌電圖（Electromyogram， EMG）數(shù)據(jù)。對(duì)于ECG信號(hào)，本文首先進(jìn)行去噪和基線漂移校正，然后使用Pan-Tompkins算法準(zhǔn)確定位R波峰，計(jì)算HRV指標(biāo)，如SDNN、RMSSD等。對(duì)于EEG信號(hào)處理，本文采用小波變換對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，提取δ、θ、α、β這4個(gè)頻段的能量特征。對(duì)于EMG信號(hào)，本文計(jì)算RMS值、平均功率頻率等指標(biāo)來(lái)表征肌肉疲勞程度。為了捕捉生理信號(hào)的動(dòng)態(tài)變化，本文設(shè)計(jì)了滑動(dòng)窗口機(jī)制，以固定時(shí)間間隔提取特征。通過(guò)這些方法，本文能夠全面、準(zhǔn)確地刻畫(huà)駕駛員的生理狀態(tài)變化，為多模態(tài)融合奠定基礎(chǔ)。

4.3 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與疲勞狀態(tài)識(shí)別

本文采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合策略，綜合利用視覺(jué)特征和生理特征進(jìn)行疲勞狀態(tài)識(shí)別。本文設(shè)計(jì)了一種基于注意力機(jī)制的多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)，能夠自適應(yīng)地調(diào)整不同模態(tài)特征的權(quán)重。

首先，視覺(jué)特征和生理特征經(jīng)過(guò)各自的特征提取網(wǎng)絡(luò)，輸入多頭自注意力模塊。然后，該模塊通過(guò)學(xué)習(xí)特征間的相關(guān)性，生成融合后的上下文感知特征。本文使用門(mén)控循環(huán)單元（Gated Recurrent Unit，GRU）網(wǎng)絡(luò)捕捉時(shí)序依賴(lài)關(guān)系，對(duì)疲勞狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程進(jìn)行建模。最后，本文通過(guò)全連接層和Softmax函數(shù)輸出疲勞程度的概率分布。在訓(xùn)練過(guò)程中，本文采用多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，同時(shí)優(yōu)化疲勞分類(lèi)損失和特征重構(gòu)損失，以增強(qiáng)模型的泛化能力。通過(guò)多模態(tài)融合，該系統(tǒng)能夠充分利用不同來(lái)源的信息，實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確和魯棒的疲勞駕駛檢測(cè)。

5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與評(píng)估

5.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

本文基于Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了一套完整的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)架構(gòu)采用模塊化設(shè)計(jì)，主要包括數(shù)據(jù)采集、特征提取、多模態(tài)融合和疲勞狀態(tài)識(shí)別4個(gè)模塊。數(shù)據(jù)采集模塊使用OpenCV庫(kù)實(shí)時(shí)處理攝像頭輸入的視頻流，同時(shí)，通過(guò)串口通信接收生理信號(hào)采集設(shè)備傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。特征提取模塊基于PyTorch深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)，包括用于視覺(jué)特征提取的CNN模型和用于生理信號(hào)處理的信號(hào)處理算法庫(kù)。多模態(tài)融合和疲勞狀態(tài)識(shí)別模塊同樣基于PyTorch實(shí)現(xiàn)，整合了注意力機(jī)制和GRU網(wǎng)絡(luò)。

為確保系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能，本文采用多線程并行處理策略，將數(shù)據(jù)采集、特征提取和狀態(tài)識(shí)別等任務(wù)分配到不同的線程中執(zhí)行。此外，本文還利用NVIDIA CUDA技術(shù)進(jìn)行GPU加速，顯著提升了深度學(xué)習(xí)模型的推理速度。系統(tǒng)的用戶界面基于PyQt5框架開(kāi)發(fā)，提供了直觀的駕駛員狀態(tài)監(jiān)控和警報(bào)功能。

5.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與評(píng)估方法

為評(píng)估系統(tǒng)性能，本文招募了50名志愿者（25名男性，25名女性，年齡范圍在22～55歲）進(jìn)行實(shí)車(chē)駕駛實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)在封閉測(cè)試場(chǎng)進(jìn)行，模擬了不同時(shí)間段（早晨、午后、深夜）和路況（城市、高速）的駕駛情景。每位志愿者參與3次實(shí)驗(yàn)，每次持續(xù)2 h。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，本文同時(shí)記錄了系統(tǒng)的檢測(cè)結(jié)果和專(zhuān)業(yè)觀察員的主觀評(píng)分作為地面真值。評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1分?jǐn)?shù)。此外，本文還計(jì)算了系統(tǒng)的平均響應(yīng)時(shí)間和誤報(bào)率，以評(píng)估實(shí)用性。

5.3 結(jié)果分析與討論

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本系統(tǒng)在疲勞駕駛檢測(cè)任務(wù)上取得了優(yōu)異的性能。在50名志愿者的測(cè)試數(shù)據(jù)上，系統(tǒng)的平均準(zhǔn)確率達(dá)到92.3%，精確率為90.2%，召回率為91.1%，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)為90.9%。與基線方法相比，本系統(tǒng)的準(zhǔn)確率提高了約3個(gè)百分點(diǎn)，表明多模態(tài)融合策略的有效性。

在不同駕駛場(chǎng)景下，系統(tǒng)表現(xiàn)出良好的魯棒性。特別是在夜間高速駕駛等高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景中，系統(tǒng)的檢測(cè)準(zhǔn)確率保持在90%以上。平均響應(yīng)時(shí)間為0.9 s，滿足實(shí)時(shí)預(yù)警的需求。誤報(bào)率控制在5%以內(nèi)，有效降低了對(duì)駕駛員的干擾。通過(guò)分析不同特征的貢獻(xiàn)度，本文發(fā)現(xiàn)眨眼頻率、EEG的波段能量和HRV是最具判別力的指標(biāo)。

6 結(jié)語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)-生理多模態(tài)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)綜合利用駕駛員的面部圖像和生理信號(hào)，本文成功構(gòu)建了一個(gè)高效、準(zhǔn)確的疲勞狀態(tài)識(shí)別模型。本研究的主要貢獻(xiàn)和結(jié)論如下：本文提出了一種改進(jìn)的CNN模型用于視覺(jué)特征提取，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制，有效捕捉了駕駛員面部的細(xì)微變化；設(shè)計(jì)了一套全面的生理信號(hào)處理方法，包括ECG、EEG和EMG的特征提取算法，為疲勞狀態(tài)識(shí)別提供了多維度的生理學(xué)依據(jù)；開(kāi)發(fā)了基于注意力機(jī)制的多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了視覺(jué)和生理特征的有效整合，顯著提高了疲勞檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性；通過(guò)大規(guī)模實(shí)車(chē)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)的性能，所提方法在不同駕駛場(chǎng)景下均取得了優(yōu)異的檢測(cè)結(jié)果，為實(shí)際應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

盡管本研究取得了顯著成果，但仍存在一些局限性和未來(lái)可改進(jìn)的方向。首先，現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性仍有待提高，特別是須要包含更多極端天氣和復(fù)雜路況下的樣本。其次，系統(tǒng)的計(jì)算復(fù)雜度仍有優(yōu)化空間，以適應(yīng)更多低成本硬件平臺(tái)。最后，如何將本系統(tǒng)與車(chē)輛控制系統(tǒng)深度集成，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)安全干預(yù)，也是值得進(jìn)一步探索的方向。

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（編輯 王雪芬編輯）

Design of deep learning-based visual-physiological multi-modal fatigue

driving detection system

CHEN" Xiaoqiang， ZHANG" Hui， HUANG" Zhipeng

（School of Mechanical and Electronic Engineering， Ji’an College， Ji’an 343065， China）

Abstract： This paper designs a deep learning-based visual-physiological multi-modal fatigue driving detection system. By employing an improved convolutional neural network（CNN） and attention mechanism， the system extracts facial features of the drivers. It also integrates electrocardiogram（ECG）， electroencephalogram（EEG）， and electromyogram（EMG） data to capture physiological signal characteristics. Utilizing a multi-modal fusion strategy， the system comprehensively analyzes both visual and physiological features to achieve efficient and accurate fatigue state recognition. Experimental results demonstrate that the system performs excellently in various driving scenarios， providing technical support for enhancing road traffic safety.

Key words： fatigue driving detection; deep learning; multi-modal fusion