驾驶作业的心理疲劳研究

1、学 年 论 文学生姓名杜方健学 号071322005学院教育科学学院专业应用心理学题 目驾驶作业的心理疲劳研究指导教师万增奎 教授/博士（姓 名） （专业技术职称/学位）2015年11月教育科学学院学生学年论文成绩评定表姓名杜方健年 级13班 级07学 号071322005论文题目驾驶作业的心理疲劳研究指导教师意见及成绩评定指导教师（签名） 年 月 日复核意见 复核人（签名） 年 月 日学年论文独创性声明本人郑重声明：本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。本论文除引文外所有实验、数据和有关材料均是真实的。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发

2、表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名： 日 期：摘要：驾驶疲劳是高速公路上引起车祸的重要原因，已经成为发达国家交通领域的研究热点。驾驶员在行驶过程中不仅需要通过器官的观察外界的环境并且进行一定的操控作业，由此引起眼睛酸胀，视力减退等眼部问题。更加需要大脑不断的分析处理外界行车信息，而引起一系列心理疲劳反应，如反应力下降，注意力下降等。本课题通过论文工作，研究驾驶员非疲劳和疲劳下的心理状况，并结合所对应的生理状况，以综合评价长途驾驶引起的疲劳程度。目的：结合引起疲劳的主要因素，利用疲劳识别方法，对驾驶员正常和疲劳状态下心理状态进行

3、评测，并与对应的生理状况比较，综合分析驾驶员疲劳程度。最后提出针对性的解决这些疲劳的方法。方法：分析心理疲劳相关理论，寻找到一种实用并且具有发展前景的疲劳识别方法，提出针对性的解决疲劳方案。关键词： 高速公路 驾驶心理疲劳 心理疲劳检测目录1绪论41.1驾驶疲劳的概述42 驾驶作业心理疲劳分析52.1 驾驶疲劳类型52.2驾驶员感知作业疲劳52.3 驾驶员信息处理作业疲劳分析73 人眼疲劳检测93.1 人眼定位93.2 基于模板匹配的人眼状态识104驾驶员眼部疲劳识别115结果与展望13参考文献131绪论1.1驾驶疲劳的概述驾驶疲劳(Driving fatigue)是指机动车驾驶员在一段时间驾

4、车后所产生的生理及心理反应水平下降，具体表现为感官功能减退，注意力分散，打瞌睡?驾驶操作失误或完全丧失驾驶能力等等。按驾驶疲劳产生方式可分为：主观疲劳(主观感受)和客观疲劳(在任务执行过程中反应机能的下降)。按疲劳产生内容可分成生理疲劳和心理的疲劳。驾驶疲劳的生理反应有：肌肉放松，动作行为不协调：困倦，眨眼，瞳孔缩小；心率脉率减慢，血压降低等。驾驶疲劳心理反应有：警觉性下降，反应时延长，注意力分散，短期记忆力下降，产生厌倦急躁情绪等。一般的说，这些疲劳是相互关联的，生理疲劳必然导致心理疲劳：反过来心理疲劳也容易引起生理疲劳。近年来，我国道路交通事业发展迅速，但恶性道路交通事故数量也随之逐步上升

5、，仅2005年l至2月，全国共发生交通事故83334起，造成16582人死亡，其中因疲劳驾驶导致死亡的有381人。全国交通部统计资料显示每年因疲劳驾驶造成的交通事故占总数的20左右，占特大事故的40以上。有人根据安徽省交警大队的资料统计41，1995和1996两年内，沪宁高速公路交通事故的76O和732是驾驶员肇事引起，而疲劳驾驶占比例最大。由此可见，驾驶疲劳是导致交通事故的一个重要因素。疲劳驾驶影响驾驶员的警觉和安全驾驶能力，使驾驶员观察注意力下降，反应速度下降，对驾驶员和乘坐者而言都非常危险的。2 驾驶作业心理疲劳分析2.1 驾驶疲劳类型按作业类型分，驾驶员作业可分为肌肉作业，感知作业，信

6、息处理作业三大部分，其中感知作业和信息处理作业是驾驶员的主要作业内容。而肌肉作业疲劳就是我们所提的驾驶生理疲劳，主要表现为全身肌肉酸胀，操作行为下降甚至失控等，而感官作业疲劳和信息处理疲劳则是我们所提的驾驶心理疲劳的主要部分，表现为感官能力下降，注意力分散，记忆力下降，情绪急躁等等。(1)肌肉作业疲劳：肌肉作业疲劳是指局部肌肉作业效率下降，并出现一定的特征反应，未能及时的准确的动作定位。(2)感知作业疲劳：感知作业疲劳是指以感知作业为主的作业，由于多种疲劳因子的联合作用，最终驾驶员未能及时，准确地感知和过滤所需信息。主要分为三类：没有感知到信息：疲劳状态下，视觉系统感知能力下降，静视力和动视力

7、低，视野感知迟钝，视立体觉和暗适应功能减弱，听觉水平下降等。感知疲劳信息：疲劳状态下，驾驶员在行车时看错提示信息。没有感知到相关信息：疲劳状态下，对侧穿公路行人及相关重要驾驶信息没有感知。(3)信息处理作业疲劳：信息处理作业疲劳是指在大量的信息处理过程中，由于多种疲劳因子的联合作用，未能予以及时，快速，准确的处理相关信息，并形成处理滞后现象。图1驾驶过程模拟2.2驾驶员感知作业疲劳人的感知响应系统由感觉器官，传入神经，大脑皮层，传出神经和运动器官组成。人通过各种感觉器官接受外部刺激，经传入神经传给大脑皮层进行信息处理，神经中枢做出的决定经传出神经下达给运动器官而作出人体运动响应。驾驶是以感知和

8、信息处理为主的作业，驾驶员的行为是信息感知，判断决策和动作所组成的一个不断反馈校准的信息处理过程，外界事物及驾驶员自身的所有信息都来自于感知，驾驶员对交通状态中的各要素进行不断的感知，识别，为信息处理提供基础资料。即：识别交通环境要素理解要素的状态确定要素的随后状态识别交通环境中的要素：驾驶员从道路环境，车内显示仪表或直接通过感觉器官来识别交通状态中的要素及其相应特性。理解要素的状态：通过对层次中不连贯要素的综合，依据要素间的模式匹配来形成对要素的全面认识和重要特性的归结。确定要素的随后状态：结合对交通环境中要素的识别和要素状态的理解结果，根据对现有状态认识来确定要素的瞬时或随后状态，以便正确

9、判断决策和协调动作。驾驶员在驾驶作业中，要时刻不停的对交通系统，交通条件中各种信息进行感知识别，实时按照新的信息采取适当的操作，使汽车保持安全运行。驾驶员的作业疲劳是一种以感知疲劳为主的作业疲劳。2.2.1 视觉疲劳分析人的视觉是指眼睛在光线作用下，对物体明暗(光学)，形状(形惫觉)，颜色(色觉)，运动(动态觉)和远近深浅(立体知觉)等的综合感觉，人的视觉是由光刺激，眼睛，视觉神经和视觉中枢共同作用的结果。图片2眼球系统的组成驾驶员的视觉特性主要涉及静视力，动视力，色觉，暗适应，视立体觉，视野等。驾驶员通过眼睛获得的信息占全部信息的80%以上，行车过程中，驾驶员的视觉能力直接关系到驾驶员的驾驶

10、行为对行车安全起着决定性作用。在驾驶员行车过程中，道路上物体的远近明暗变化是连续而快速的，而眼的调节也是频繁的，极易疲劳。由于光线的刺激，视网膜引起兴奋并将信息传送到中枢神经系统，这种视觉过程能振奋整个机体的活动，高级神经系统的活动也因此加强。当用眼时间过长或照度不足时，视觉活动过程开始减慢，视觉效率便显著下降，引起视觉疲劳，而且整个神经中枢系统和机体活动也受到抑制，造成眼睛局部疲劳和全身性疲劳。 听觉疲劳分析驾驶员的观察不是仅靠眼睛完成的，而是各种感觉器官共同起作用的过程。听觉是驾驶员获取交通环境信息的最重要器官之一，它仅次于视觉获得的信息量。有研究发现，驾驶员在行车工作中，观察时眼睛的视觉

11、工作量已趋饱和，超过一定限度，就会给人带来疲劳感，影响安全行车。因此，就要充分调动各种感官来配合眼睛共同完成观察任务。听觉对视觉有重要的辅助作用。图3 听觉机制驾驶员在行车中听觉的作用表现在：(1)辅助作用。行驶中，当视觉的注意力不能分散时，驾驶员往往靠听觉来观察车内情况和车外有关信息。(2)提醒作用，行驶中，若听到发动机的声音发现异常，变速器发出均匀的噪音，就会警觉。(3)车辆中的些装置，如警报装置，信号反馈装置的功能是靠声音来实现的，驾驶员只能靠耳朵来获取这些信息。2.3 驾驶员信息处理作业疲劳分析驾驶员的行为过程按照信息理论解释，实质上是信息的接受，编码，储存，交换，操作，检索，比较，提

12、取和使用的过程。驾驶员完成这一过程分为四个系统：即交通信息感知系统，记忆系统，控制系统和响应系统，每个系统与其他系统相联系且是互动的。交通信息感知系统主要由视，听，触，方位，空问，平衡等感知觉构成，接受刺激，加工，编码将物理能量转换为神经冲动，经感觉神经纤维传递到大脑等神经中枢。记忆系统将传入的刺激信息与长时记忆单元中原有信息相比较。控制系统是神经中枢加工与处理，得以编码，存储与提取，将指令经神经纤维传递到效应器官。但是当驾驶产生疲劳时，特别是信息处理类疲劳，必定产生对感知，知觉，记忆，反映等系列性抑制。图4 驾驶员信息加工过程 反应能力反应是驾驶员队内外刺激的应答。包括反应速度，反映的准确性

13、和反应的灵活性。衡量驾驶员反应能力的主要指标是反应时间。人总是先由眼睛等感觉器官获得信息，而后传入大脑，再经大脑处理后发出命令而产生动作的，这一段时间称为反应时间。它包括神经冲动在感觉神经纤维，运动神经纤维中传递的时间和大脑的分析综合时间两部分，这两个时间之和就构成了反应时间。从安全角度看，驾驶员对一信号或障碍物出现的反应时间越短越好。驾驶员的反应能力是生理，心理行为最重要的基础指标。反应事件不仅依赖于受刺激的感受器，与整个集体的状态有关，当然也与驾驶技术熟练程度有关。驾驶种复杂反应时问通过练习可以缩短，减少决策时间。 判断能力 驾驶员在行车时，总是处于迅速运动之中，因此能否准确地估计速度对行

14、车安全非常重要。准确地判断时间，距离和速度是驾驶员必备的素质。如超车时驾驶员需要连续地判断和准确估计对面车辆的车距，车速和两车问的相对速度及被超车和迎面交通情况，这就是驾驶员速度判断行为。速度判断能力对驾驶员行车安全的影响是比较重要的，确定驾驶员速度判断能力水平对限制交通事故的发生具有积极的意义。影响速度判断的相关因素较多，主要是反应时因素。 注意能力注意是心理活动对一定事物有选择的集中，它不是种独立的心理活动，而是一种心理状态，是表现各种心理活动的一种积极和紧张程度的状态。注意到某一个对象后在大脑皮质的一定区域就会产生一个兴奋中心，根据神经过程的相互诱导规律，在大脑皮层上发生的每一兴奋中心都

15、会引起周围区域的抑制。某一瞬间，注意高度集中，大脑皮质上的兴奋中心处于优势地位，就可以清楚地反映引起这个优势兴奋中心的对象，所以紧张持续的主意就使人对某个对象产生清晰，准确和完善的反映。驾驶员在行车过程中，必须时刻高度集中注意与往来车辆，行人以其他障碍物，以使这个兴奋中心居于优势地位。在行车工程中，驾驶员的注意能力一般表现在：注意的稳定性，注意的广度，注意的分配和注意的转移。保持稳定的驾驶，注意力合理分配在观察路况，车况上，合理的紧张度和转移注意以达到放松的得目的。3 人眼疲劳检测 驾驶疲劳的危害不言而喻，由此作为一种避免交通事故、减少事故损失的有效手段，疲劳驾驶检测技术受到了最为广泛的关注，

16、它成为交通工程领域的研究热点，代表着未来车辆发展的趋势。 本文就提出了一个有效的疲劳检测技术：人眼疲劳检测。眼睛是人脸最重要的特征，是为一个重要信息传递的功能组织而存在的，其不仅将外界的各种信息传递到大脑，而且也无时无刻的反映人的内在精神状况，所以说眼睛疲劳检测是驾驶员疲劳检测的关键技术。正常状态下，眼睛睁得很大；疲劳时，眼睛将会睁的很小；睡眠时，眼睛完全闭合。因此，利用眼睛信息来判断驾驶员疲劳状态时一种可行的方，如何准确、快速的识别眼睛状态，成为实现驾驶员疲劳预警的关键。运用各种技术对人眼进行精确定位后，再对人眼状态进行疲劳识别，是入眼疲劳检测的主流流程，人眼疲劳检测流程图如图5所示。图5

17、人眼疲劳检测流程图3.1 人眼定位目前，存在着很多的人眼定位方法，LamKM等人根据弹性模板的方法来找寻眼睛，。本文为了对眼睛进行精确定位，首先提出了由粗到细的两级定位方法，其根据人脸图像的投影大致定位出人眼，再将大致定位区域分割成若干小块，找寻复杂度较大的几个小块，最后建立判定规则，找出分别包含两个眼睛的小块。 人眼粗定位从人脸灰度分布上可以看出，人的器官如眉毛、眼睛、鼻孔、嘴部这些区域相比较与周围区域要暗。若对人脸积分投影，投影曲线上这些器官的位置会各自出现一个极小值，以这些个极小值点之间的位置关系，建立判定规则，即可确定人脸宽度眉毛、嘴部、眼睛、鼻孔的水平位置和各器官问的垂直距离，由此确

18、定眼部区域和嘴部区域，将这些区域分割出来进行下一步的特征提取处理。求人脸灰度水平投影曲线的方法如下：PH(y)曲线中，横坐标X为图像中每一行所有像素点灰度值之和的均值，纵坐标Y为该行的行标号。PH(y)曲线反映了图像在水平方向上的灰度变化，其各个极值点的纵坐标Y均对应于人脸器官的垂直位置。 人眼精确定位复杂度是反映一个图像区域内容的复杂程度，是该图像中边缘数量与该区域面积之比，即定义某区域么的复杂度为：上式中，Edge为边缘检测算子，在这里为sobel算子，s(A)为A区域的面积。由于人眼在面部器官中是最复杂的结构，其复杂度是最大的。为了进一步精确定位人眼，本文采用复杂度计算来定位眼睛。此外，

19、为加快处理速度而没有对每个位置进行复杂度的计算，采用将眼睛搜索区域分割成若干个固定大小的块，对每一块求其复杂度，找出复杂度大的几块为候选块，并将这些候选块删除、合并，最终得到人眼位置，规则是根据两眼的分布规则及其对称性制定的。3.2 基于模板匹配的人眼状态识用模板匹配的方法对人眼状态进行识别，需要制作眼睛模板，本文采取在实验室自行拍摄人脸图像，对获取的样本手动截取双眼加上眉毛，制作为模板，这里眼睛模板中加上眉毛是为了杜绝眉毛的干扰。故在此选择眼睛搜索区域即眼睛粗定位为待搜索区域，并且加大搜索框：眼睛与眉毛的垂直距离d，以眼睛位置为基准点，向上偏移d+d2，向下取偏移d2，使得搜索框包含眼睛。图

20、6 模板匹配数据在这里结合模板匹配算法的理论知识，根据公式2-(14)计算模板与待搜索区域的相识度，相识度值越大表示两者就越相似，=l时表示子图与模板完全一样，也就是说当以正常状态情况下的人眼作为模板匹配人眼图像时，相识度的大小可以反映出人眼是处于正常、闭合以及疲惫状态。图6为人眼图像通过上面介绍的方法制作成的眼睛模板与待测图像的匹配结果，分别采用了5个人的人眼模板，模板均为正常状态下的人即将眼睛睁开。从图6可以看出，人眼的睁开、闭合或睁得很小这三种状态下的最大相似度均明显的差异。故可以经过大量实验来设定两个合适的阈值T1、T2互以识别眼睛状态。若T1认为眼睛处于睁开状态；若T2T1互认为眼睛

21、睁得很小；若T2认为眼睛闭合或睁得很小。本文眼睛疲劳状态识别只需要确定睁眼和闭眼两种状态，眼睛睁开和微睁都认为时睁眼状态，将上面5次实验的疲劳最大相似度的均值09464设定为阈值T1，如果待匹配图像的最大相似度大于09464时认为眼睛睁开，反之，认为眼睛闭合，即驾驶员处于睡眠状态。4驾驶员眼部疲劳识别PERCLOS(percentage of eyelid closure over the pupil over time)定义为单位时间内眼睛闭合时间所占总时间的百分比。20世纪70年代，由弗吉尼亚大学的Walt Wierwile最先开始研究眼睛的光学变量与疲劳之间的关系，也是最早研究PERCL

22、OS的人。在此后近20年来的研究表明，PERCLOS是一种对疲劳进行估计的最好的检测算法，其数据能够表示出疲劳，在所有基于视觉的检测方法中效果是最好的，但是PERCLOS存在不足之处。比如说其测量容易受佩戴眼镜的影响，同时眼镜的个体差异也给测量带来一定的影响。PERCLOS的测量原理如上所示，通过测量出就能计算出PERCLOS的值：f代表眼镜闭合时间的百分比，即为PERCLOS值；t1是眼镜最大瞳孔闭合到80所用的时间；t2是眼镜80瞳孔闭合到20或更小闭合。眼镜闭开比即为：当测量时间内眼睛闭合的时间与眼睛睁开的时间之比。目前眼睛闭合时间为80这个指标与驾驶员疲劳程度的相关性最好，本文采用眼睛

23、闭合时间占80作为疲劳判定的方法。图7基于上面对眼睛状态进行模板匹配的检测结果，本文将眼睛睁开眼模板与眼睛的搜索区域进行匹配，当眼睛搜索区域的最大相似度小于阈值09464时，认为此时的眼睛为闭合状态，反之，认为是睁开状态。根据人的生物钟，人的最佳精神状态为9：00,-10：00、16：00-18：00，疲倦状态为13：00-,14：00、23：0(01：00，分别在上述时间内拍摄5名被测试者的视频图像，需要注意的是拍摄过程中，被测者头部转角要小与15度，并且没有大范围的移动。从视频图像中，分别获取疲劳和不疲劳状态下的视频片段，5分钟为一段，总共为10段，根据上文的研究检测出眼睛状态，分别计算出

24、30秒内眼睛的PERCLOS值()，结果如图8所示，表中PERCLOS值为5分钟内的均值。图8从图8可以计算出驾驶员疲劳时的PERCLOS均值为3695，本文设定阈值为36，若果驾驶员的PERCLOS值大于36，则认定此时驾驶员处于疲劳状态。另外，通过大量其它实验检测结果说明，实验结果和计算的理论基本一致，只要驾驶员脸部没有大范围快速的移动，这种疲劳判断方法是可以满足驾驶员疲劳预警要求的。5结果与展望随着现代交通运输业的飞速发展，交通事故已成为当今世界面临的严重问题之一。而驾驶员疲劳也是导致众多大型交通事故发生的主要原因，因此对驾驶员疲劳状态的实时检测是非常必要的。本文分析了驾驶的疲劳原因，并且对其主要的疲劳作业进行了深入