论文摘要
目的:客观、准确的评价驾驶疲劳对于道路安全有着重要的意义。目前驾驶疲劳的研究主要集中在主动检测领域,驾驶疲劳的被动检测几乎是空白。利用自发瞳孔波动客观评价驾驶疲劳的研究目的在于能够开发出一种驾驶疲劳的被动检测工具。方法:研究了一个基于瞳孔视频的疲劳检测系统,利用自发瞳孔直径波动波形的相关参数来检测人体生理疲劳。整个检测方法可以分为以下几个步骤:（1）利用红外摄像机采集三分钟的瞳孔视频,通过图像采集卡将视频信号送入计算机。（2）采用数字图像处理方法对瞳孔视频进行处理并提取出瞳孔直径。（3）描绘出瞳孔直径随时间变化的波形图,并进行波形分析和频谱分析。结果:（1）人在清醒和疲劳两种状态下的瞳孔直径变化的波形图存在很大差异。清醒时人的瞳孔直径的波形长时间较稳定,波动幅度小,一般不超过平均直径值的7%（约0.5mm）,并且呈一定周期性;疲劳时瞳孔的波动幅度则较大,无周期性。（2）为了进一步评价两组数据之间的差异性,本文提出了表征瞳孔直径变异性的一个参数PDV。实验结果表明清醒组和疲劳组的PDV值分别为:0.026±0.005;0.141±0.042。采用Mann-Whitney U检验比较两组数据,结果提示两组数据具有明显的统计学差异（U=26,P<0.05）。（3）PERCLOS统计显示,疲劳组中PERCOLS值大于40%;清醒组大于10%,这与前人文献的研究结果相符。（4）功率谱显示瞳孔波形功率谱能量主要集中在低频0-0.050Hz,疲劳组和清醒组在0-050Hz的能量和分别为:0.9283±0.0247;0.0257±0.0054,同样采用Mann-Whitney U检验比较两组数据,得到U=28,P<0.05,两组数据具有明显的统计学差异。