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2016/7/13 14:20

围绕驾驶安全场景下的图像识别技术与主流产品

CPS中安网  

一、交通安全事故成因分析

交通安全事故是在特定的交通环境影响下,由于人、车、路、环境诸要素配合失调而发生的。人指的是道路上的行人和车辆驾驶员,他们是道路交通动态要素中的主体,一般特指驾驶员。所以,离开人的交通行为,是不可能造成交通事故的。一般来说,由于人的因素,才使车辆发生了交通效应,从而使车成为了交通事故构成的主要因素。而道路是交通体系中的必要条件之一,构成交通事故的必要条件的环境往往被称为交通事故的诱发条件。

1、人的因素

从道路交通事故类型、交通事故发生的原因分析可以看出,有80%~85%的交通事故是由于人的违章行为造成的。

1)、酒后驾车。据有关资料表明:司机酒后开车发生交通事故的可能性是平时的16倍,30%的道路交通事故是由酒后开车、酒醉驾车引起。

2)、疲劳驾车。连续驾车、疲劳驾车是构成交通肇事案件的又一重要原因。疲劳开车是最危险的,许多重大交通事故都是因为司机疲劳驾驶所致。大部分长途客车都配有两个司机,但疲劳驾驶的现象还是依然存在,一些大巴司机常常连续工作十几个小时,这种状况不能不令人担忧。节假日期间,许多人要开私家车回家,疲劳驾驶比较普遍。方向盘掌握着一车人的生命安危,司机对紧急情况的反应迟钝一点儿,都可能酿成一场悲剧。不少惨烈的交通事故,尤其是节日期间很多事故都和司机的疲劳驾驶有关,而大巴车又极易造成群死群伤的大事故。京石高速河北望都段“12 19”特大交通事故共造成17人死亡。

3)、分心驾驶。生活中,驾驶员太过“自信”自认为技高一筹,在驾驶过程中驾车如儿戏,不注意路面,行驶中打手机,抽烟,换音乐片,与乘车人聊天,随意超车等,这些行为会直接影响、分散驾驶员的注意力,导致事故发生。由此引发交通事故的情形也不计其数。

4)、违章超载超速去片面追求经济利益是造成交通事故的又一主要原因。近几年来由于经济的发展,从事运输的车辆增多,一些客、货运企业和从业人员只顾赚钱,多拉快跑、超载超速,不顾他人生命财产安全。有的为抢客源,违章停车上下客,甚至逆向行驶。违章超载、超高,超速行驶导致的交通事故占的比例相当大。

5)、短驾龄的驾驶人肇事严重,以及驾驶人无证驾驶机动车肇事突出。有的情况是,自己没有车,但跟着别人开过两、三趟,再有事情时就借人家的车开,这种情况多见于农村。

6)、违章操作、违章占道行驶、不按规定让行、违章超车、违章会车和纵向间距过短等违章行为导致的死亡事故也较为严重。

7)、另外行人交通安全意识差也是导致交通安全事故频发的主要原因。行人的安全意识还有待于进一步加强,如行人不走人行道,乱穿公路、对交通信号灯熟视无睹等,因行人横穿公路造成事故发生的比例较以往有大幅度提高。

2、车的因素

车辆技术性能的好坏,是影响道路交通安全的重要因素。加上一些驾驶员自身安全意识不强,认为缺些装备无关紧要,驾驶报废或有严重故障的车辆,方向失控、刹车不灵、灯光不亮、喇叭不响、倒后镜没有,仍照常在道路上行车。

3、道路的因素

除了前两个因素以外,道路本身的技术等级、设施条件及交通环境作为构成道路交通的基本要素,它们对交通安全的影响是不容忽视的,在某些情况下,它们可能成为导致交通事故发生的主要原因。尤其是不同道路的坡度和弯度情况复杂以及各种不同的路面状况可能会影响车辆在道路中间的保持能力。

4、交通环境因素

交通信息特征与交通事故汽车是在错综复杂的环境中行驶的,行车过程中,驾驶员总是通过自己的视觉、听觉、触觉等,从不断变化着的交通环境中获得信息,并通过对它们的识别、分析、判断和选择,做出相应的反应。

如果单纯从人、车、路、环境而言,它们是四个完全不同的概念。但是,这四者在交通系统中有着相互协调、互相依赖、互相作用的密切关系,其中任何一个要素失调,都会导致交通事故以某种形态发生。因此,要保证交通安全,取决于各要素的完善程度。道路交通事故严重地威胁着人类的生命和财产安全,可以断言,依靠高科技的手段和本着为人民负责的态度,人们不会使交通事故无休止地上升。美国、法国、日本等一些发达国家,在道路运输车辆上增加配置一些先进的技术设备,并且加大综合治理的力度,收到了良好的成效。目前为了降低交通事故率而具体配置的技术设备上看,基于图像识别技术方面主要车道保持系统,前方障碍物预警系统,限速指示牌提示系统,驾驶员生理疲劳和分心驾驶识别告警系统等等。

二、主流图像识别技术和对应产品

图像识别技术是人工智能的一个重要领域,是人类利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。图像识别是对预处理后的图像进行分类的方法。它可在分割的基础上选择需要提取的特征,并对某些参数进行测量,再提取这些特征,最后根据测量结果作分类,这是利用图像处理技术及故障进行诊断的关键。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。简单来说,图像识别就是计算机如何像人一样读懂图片的内容。

图像识别技术在ITS中的应用领域非常广阔,包括道路识别、障碍物检测、车辆检测、车牌识别、车型识别和人脸识别等领域。

道路的图像智能识别技术是该领域中的一个具有挑战性的课题,是提高车道保持能力的基础。由于道路情况非常复杂,为使问题简化,研究者们提出了许多关于道路模型的假设,包括道路曲线形状假设,道路宽度及边界平行假设,道路路面平坦假设,路面特征一致假设。目前主要采取下述方法:(l)基于区域的道路识别方法;(2)基于边缘的道路识别方法;(3)基于模板的道路识别方法;(4)基于图像滤波的道路识别方法。以上几种方法已经在实际应用中取得了较好的效果,促进了图像识别技术在智能交通监控系统中的实际应用。

基于主动安全方面的需求,商用车在道路识别方面的需求就尤为迫切,再者从经济的角度来看,商用车司机的管理成本很高,而且运营车辆的事故率和事故造成的经济损失会比民用车更大更高。目前市场上道路识别在商用车的主要应用产品有前方障碍物碰撞预警系统、与车辆控制和刹车系统联动后还能升级为智能防撞预警系统等。智能防撞预警系统包括前防撞警告、车距检测与警告、智能远光灯控制、限速警示、行人与自行车警告、车道偏离警告灯六大功能,可实时监测车辆前方的道路,识别各种潜在危险,并通过不同的声音和视觉警报,提升了驾驶员保持安全距离的能力和保持车道行驶的能力,帮助驾驶员避免或减少道路碰撞事故的发生。另外还有一种周边情况的防御探测系统是指的主要包括防撞预警及盲点检测功能,主要可以解决针对卡车、巴士及其他类型的商用车司机视觉盲区而造成的碾压行人、自行车等恶性事故。

图1:前碰撞预警系统和典型产品

图2:车道保持系统和典型产品

另外根据对驾驶员行驶过程中视频的大量分析统计,可以将常见的危险驾驶行为分为:疲劳瞌睡失去对车辆的控制,低头玩手机,低头点烟,低头找东西等不注意路面的情况。所以产生了另外一个图像智能识别蓬勃发展的领域——基于人脸特征识别的驾驶专注状态的智能告警,它包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理等。人脸识别技术包含三个部分:人脸检测、人脸跟踪、人脸行为比对。人脸的识别过程一般分三步:首先建立人脸驾驶行为的各种面部模型,获取当前的人体面像表现,用当前的人脸特征与各种行为模型比对,从而识别出来驾驶员当前的状态。相比较其他生物识别技术而言,人脸识别技术具有非接触性,非强制性以及并发性等优点,但需要攻克的就是周围光线环境影响对识别的准确性,人体面部的头发、胡子、帽子和墨镜等饰物等遮挡物等因素需要进行各种算法处理。

这类型技术所形成的产品有疲劳驾驶和分心驾驶状态的预警系统,它是基于机器视觉技术的驾驶辅助预警系统,利用汽车级图像传感器采集驾驶员的面部信息,高速数字信号处理器进行图像的处理与分析,通过人脸疲劳检测算法对驾驶员的疲劳及注意力分散等不安全状态进行实时监控。可实时检测驾驶员的疲劳及手离开方向盘玩手机抢红包、抽烟、打电话等不注意路面情况的状态,并提供向驾驶员提供实时报警信息。

通过技术的演进和产品的升级换代,目前的产品大部分可以做到通过人脸的各种特征的组合判断,不需要对驾驶员的正常驾驶干扰和直接接触的情况下做到疲劳驾驶和分心驾驶等智能提醒。依据各家的技术积累水平不同,判断精确度上大部分能达到80%以上,优秀的产品能接近90%。另外,这种产品通过加装红外线补光灯的方式,具有夜晚和低光照情况下的识别能力,使得系统在疲劳更容易发生的晚上起到应有的作用。

目前中国的交通参与者也开始越来越重视运输过程安全,尤其是在载人载具和危险品载具上,每次发生的事故带来的伤害、损失与经验教训都特别惨痛。所以一些管理理念先进的区域的企业管理者开始引入更先进的技术手段来帮助提升交通安全,而国内外涌现的这些基于图像智能识别技术的产品非常有针对性的满足了这一需求,有理由相信,随着技术的升级完善,以及产品性价比的持续提升,图像智能识别产品将可能进入市场快速增量阶段。未来有理由相信通过这些高科技产品的普及应用,能有效降低交通事故尤其是人因导致的恶性交通事故的发生几率。

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