[发明专利]一种基于道路标线的驾驶疲劳预警方法

摘要

本发明公开了一种基于道路标线的驾驶疲劳预警方法，利用正态分布的方法对车辆的横向位置采用台阶式进行区域划分，并选取区域数据组成马尔科夫预测模型库，最终实现驾驶疲劳预警的方法，包括以下几个步骤：S1：选定时间研究对象和数据研究对象；S2：通过对行车记录仪的视频分析获得当前车辆与行车道左侧标线的距离，根据所得数据并利用正态分布的特点确定车辆的横向位置分布范围；S3：将S2中确定横向分布区域按照台阶式进行划分，并将其作为状态划分的标准，总共分为m种状态，同时通过对数据的选取组成马尔可夫模型库。本发明提出的一种基于道路标线的驾驶疲劳预警方法能够提前预警提醒驾驶人提高注意力，保障驾驶人财产安全和提供交通安全监测的能力。

主权项

1.一种基于道路标线的驾驶疲劳预警方法，利用正态分布的方法对车辆的横向位置采用台阶式进行区域划分，并选取区域数据组成马尔科夫预测模型库，最终实现驾驶疲劳预警的方法，其特征在于，包括以下几个步骤：S1：选定时间研究对象和数据研究对象；S2：通过对行车记录仪的视频分析获得当前车辆开始行驶第一小时内与行车道左侧标线的距离，根据所得数据并利用正态分布的特点确定当前车辆的横向位置分布范围；S3：将S2中确定的车辆的横向位置分布范围按照台阶式进行划分，并将其作为状态划分的标准，总共分为m种状态，同时通过对数据的选取组成马尔可夫模型库；S4：计算初始概率P_i：利用上述状态划分计算初始概率(i1，2，3，…，m)，从而也就得到了本模型的初始概率矩阵P(0)；S5：确定车辆状态的转移概率P_ij(其中i，j=1，2，…，m)：P_ij表示车辆从i状态跳跃到j状态的概率，通过对基础数据进行整理、分析，得到状态转移概率矩阵P；S6：在车辆连续行进一个小时以后，驾驶人可能开始进入疲劳状态，此时对车辆的未来运行状态进行预测，并将预测数据与其对应的实测数据按照多种设定标准进行比较、分析，其中，车辆的预测概率公式如下：；S7：利用上述预测方法对车辆进行固定多段特定时间的连续预测，如果预测结果与实测结果差距较大，则认为驾驶人开始进入疲劳状态；所述S1中选用的选定时间研究对象和数据研究对象为车辆开始上路行驶后固定时间间隔车辆距当前行车道左侧标线距离的连续观测数据。