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中国驾驶人模型:路怒与分心驾驶检测与分析

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       2018年,同济大学交通安全与应用研究团队与宝马汽车公司合作开展了驾驶人路怒及分心驾驶检测与分析研究。项目旨在识别驾驶人情绪状态及不良驾驶行为,为驾驶人在途安全改善提供理论基础及解决方案。
       项目主要研究内容为:1)识别典型情绪及不良驾驶行为状态;2)设计典型道路事件或场景以触发驾驶人目标状态;3)记录驾驶人面部表情及声音,提取对目标状态变化敏感的特征;4)设计智能解决方案,用于在研究中反映真实值。

图 1 实验环境

图1 实验环境

     基于同济大学8自由度高仿真驾驶模拟器进行了实验测试场景构建及仿真驾驶测试。对30名驾驶员进行实验,利用支持向量机(SVM)及深度卷积神经网络算法(DCNN)对驾驶人状态进行识别。项目标定的模型对驾驶人分心状态及次任务类别检测精度分别为98.3%及98.1%,对路怒情绪检测精度达98.5%。

图 2 驾驶人路怒及分心驾驶状态

      本项目建立了有效的驾驶人路怒及分心状态识别算法,实现不良驾驶状态的实时判别,能够有效地反应驾驶员当前情绪及行为状况,辅助驾驶员更有效地调整自身情绪及行为以避免碰撞与事故的发生。
      本项目的研究成果得到了宝马公司的认可,被评为宝马公司2018年度创新合作优秀项目。在2019年4月份召开的英特尔智能网联汽车大学合作研究中心(ICRI-IACV)研讨会上,宝马集团中国技术中心研发与技术经理雷文辉先生应邀参加并介绍了宝马中国的ACES(Automated, Connected, Electrified, and Services)开放式创新项目。


 

图3 雷文晖经理参加ICRI-IACV研讨会

图 4 本项目被评为宝马2018年创新合作优秀项目

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