驾驶员危险驾驶行为辨识模式研究

This project applied makes comprehensive use of ergonomics, embedded CCD image sensor collection method in computer vision technology, embedded high-speed DSP image processing technology, shape and edge detection technology for culture, shape detection and analysis technology for object in high-speed motion, multi-sensor information fusion technology and mode recognition technology. Based on vast inspection of the traffic accident scene, accident analysis, real vehicle road tests for drivers' emergency operation behavior, tests for drivers' behavior and psychological assessment, theoretical analysis, and by building the algorithm-analysis model of drivers' operation ability to retreat from risk and vehicle response extent, data-image real-time recognition-calculation model for vehicle running environment (road, signs, marked line, front vehicle conditions) and algorithm-analysis model for driving path image recognition, running condition detection and motion track prediction, define mode and identification mode of drivers' dangerous driving behavior is studied with the vehicles operated and drove. Through this project, it is possible to improve road traffic transportation safety, manage and normalize drivers' operation behavior with efficiency, and improve the technological content and capacity of road traffic safety management, which can supply theoretical basis and technology supports for the overall improvement of driving operation safety and the vehicle active safety.

本申请项目综合运用人机工程学、计算机视觉技术中的嵌入式CCD图像传感采集技术、嵌入式高速DSP图像处理技术、地物形状边缘检测技术、高速运动物体形状检测分析技术、多传感器信息融合技术和模式识别技术，通过大量的交通事故现场勘察、事故案例分析、驾驶员应急操作行为实车试验、驾驶员行为测试和心理评价试验、理论分析，建立驾驶员避险操作能力及车辆响应力度计算分析模型，公路车辆运行环境（道路、标志、标线、前车状况）数据图像实时识别计算模型，驾驶员操纵车辆行驶路线图像辨识、行驶状况检测和运动轨迹预测分析计算模型，研究驾驶员在操纵车辆行驶过程中，驾驶员危险驾驶行为的界定模式和辨识模式。本课题的实施可以提高道路交通运输的安全性，有效管理和规范公路车辆驾驶员的驾驶操作行为，切实提高公路交通安全管理的科技含量与能力，为全面提高驾驶员的驾驶操作安全性和汽车主动安全性提供理论基础和技术支持。

本项目综合运用人机工程学、计算机图形学、信息工程学等多学科领域理论技术，以及计算机视觉技术中的嵌入式CCD图像传感采集技术、嵌入式高速DSP数字图像处理技术、地物形状边缘检测技术、高速运动物体形状检测分析技术、空间位置视觉感知理解技术和模式识别技术，完成了车载嵌入式CCD图像传感采集技术和嵌入式高速DSP图像处理技术研究，包括车载CCD图像传感器内外参数标定技术及其动态采集技术，建立CCD图像传感器的五参数四阶畸变模型，利用张正友标定法完成CCD图像传感器的内参数标定；利用路面三线法完成外部参数的标定。针对不同的天气状态与光照条件，通过视觉传感采集处理技术实现道路标识线识别，完成了车载嵌入式CCD图像传感器采集处理技术实时性和可靠性及工作环境适应技术研究。从面向结构化道路边缘轮廓信息的深度挖掘优化，车辆坐标系约束下道路方程求解及参数搜索寻优，以及基于时空信息融合的车辆横向偏航辨识模型三个方面进行客运车辆横向偏航辨识优化技术研究，完成了计算机形状检测与分析技术的运动车辆运行环境数据图像实时识别技术研究。完成了驾驶员操纵车辆行驶路线图像辨识、行驶状况检测和运动轨迹预测分析计算模型开发研究，包括车道内前方车辆的检测识别跟踪方法、基于单目视觉及多传感器信息融合的纵向车间距的测量方法以及前方车辆及自车车速估算等。完成了基于驾驶人险态理解程度、避险操作力度、车辆应急响的驾驶人-车辆-道路环境系统响应特性的研究，建立了驾驶员应急避险操作能力及车辆响应力度计算分析模型。最后建立了驾驶员危险驾驶行为的界定模式和辨识模式，完成了公路车辆驾驶员危险驾驶行为辨识模式开发及系统实现技术研究。本课题的研究成果可以提高道路交通运输的安全性，有效管理和规范公路车辆驾驶员的驾驶操作行为，切实提高公路交通安全管理的科技含量与能力，为全面提高驾驶员的驾驶操作安全性和汽车主动安全性提供理论基础和技术支持。