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公开(公告)号：CN102508246B
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201110310154.7
申请日：2011-10-13
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种车辆前方障碍物检测跟踪方法，方法旨在克服对车辆前方的障碍物检测和跟踪采用单一类型传感器所存在的缺陷和不足。该方法包括的步骤如下：1.建立毫米波雷达坐标系与摄像机坐标系之间的实现数据转换的关系；2.毫米波雷达数据的接收解算与处理，并对障碍物初步分类；3.摄像机图像的采集与毫米波雷达数据的接收同步进行；4.车辆前方障碍物的分类：1)采用毫米波雷达和单目视觉融合的方法，将毫米波雷达数据扫描点投影到摄像机坐标系上，在图像上建立障碍物的感兴趣区域ROI。2)在图像上建立的感兴趣区域ROI内，针对不同障碍物的初步分类，采取不同的图像处理算法对障碍物的类型进行确认；5.车辆前方障碍物的跟踪。
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公开(公告)号：CN103489010A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310442805.7
申请日：2013-09-25
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G06K9/66
摘要： 本发明公开了一种基于驾驶行为的疲劳驾驶检测方法，解决现有技术所存在的道路曲率因素会影响基于驾驶行为进行疲劳驾驶检测方法的准确率的问题，其构建了道路线形分类器及对应的疲劳模式分类器，在车辆行驶过程中实时采集车辆的道路视频和驾驶行为信息，分别提取不同的道路曲率（直道和弯道）下驾驶人的驾驶行为特征参数，根据道路线形分类器输出结果确定当前道路线形，并调用对应的疲劳模式分类器，即可实现对驾驶人疲劳状态的辨识，本方法实现了疲劳驾驶的实时准确检测。
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公开(公告)号：CN103489010B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201310442805.7
申请日：2013-09-25
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G06K9/66
摘要： 本发明公开了一种基于驾驶行为的疲劳驾驶检测方法，解决现有技术所存在的道路曲率因素会影响基于驾驶行为进行疲劳驾驶检测方法的准确率的问题，其构建了道路线形分类器及对应的疲劳模式分类器，在车辆行驶过程中实时采集车辆的道路视频和驾驶行为信息，分别提取不同的道路曲率（直道和弯道）下驾驶人的驾驶行为特征参数，根据道路线形分类器输出结果确定当前道路线形，并调用对应的疲劳模式分类器，即可实现对驾驶人疲劳状态的辨识，本方法实现了疲劳驾驶的实时准确检测。
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公开(公告)号：CN103578227B
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201310434763.2
申请日：2013-09-23
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种基于GPS定位信息的疲劳驾驶检测方法，旨在克服现有技术没有消除道路曲率对驾驶行为检测的影响的问题，其步骤：1.构建疲劳模式分类器：传感器采集50名以上驾驶人在不同驾驶状态下的位于直道条件下的驾驶行为数据，构建直道条件下的疲劳模式分类器；2.采集车辆行进过程中的驾驶行为数据及车载GPS定位信息，利用车载GPS定位信息及数字地图，获取车辆所在位置的道路曲率信息，将不同弯道条件下驾驶行为数据换算到直道条件下，消除道路曲率对驾驶行为数据的影响；3.提取并融合各特征参数在其最优时间窗内的特征参数值，并将此特征参数输入直道条件下疲劳模式分类器实现对驾驶人疲劳状态的辨识。
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公开(公告)号：CN103578227A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310434763.2
申请日：2013-09-23
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种基于GPS定位信息的疲劳驾驶检测方法，旨在克服现有技术没有消除道路曲率对驾驶行为检测的影响的问题，其步骤：1.构建疲劳模式分类器：传感器采集50名以上驾驶人在不同驾驶状态下的位于直道条件下的驾驶行为数据，构建直道条件下的疲劳模式分类器；2.采集车辆行进过程中的驾驶行为数据及车载GPS定位信息，利用车载GPS定位信息及数字地图，获取车辆所在位置的道路曲率信息，将不同弯道条件下驾驶行为数据换算到直道条件下，消除道路曲率对驾驶行为数据的影响；3.提取并融合各特征参数在其最优时间窗内的特征参数值，并将此特征参数输入直道条件下疲劳模式分类器实现对驾驶人疲劳状态的辨识。
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公开(公告)号：CN102508246A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110310154.7
申请日：2011-10-13
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种车辆前方障碍物检测跟踪方法，方法旨在克服对车辆前方的障碍物检测和跟踪采用单一类型传感器所存在的缺陷和不足。该方法包括的步骤如下：1.建立毫米波雷达坐标系与摄像机坐标系之间的实现数据转换的关系；2.毫米波雷达数据的接收解算与处理，并对障碍物初步分类；3.摄像机图像的采集与毫米波雷达数据的接收同步进行；4.车辆前方障碍物的分类：1)采用毫米波雷达和单目视觉融合的方法，将毫米波雷达数据扫描点投影到摄像机坐标系上，在图像上建立障碍物的感兴趣区域ROI。2)在图像上建立的感兴趣区域ROI内，针对不同障碍物的初步分类，采取不同的图像处理算法对障碍物的类型进行确认；5.车辆前方障碍物的跟踪。
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公开(公告)号：CN103531042B
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201310512563.4
申请日：2013-10-25
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种基于驾驶人类型的车辆追尾预警方法，旨在解决现有技术没有考虑不同类型驾驶人驾驶习惯降低了预警准确性的问题，本发明的车辆追尾预警方法步骤如下：1.应急反应能力测试：利用反应时间测试器测试被测驾驶人的反应时间；2.驾驶行为监测：分别利用相应传感器实时获取被测驾驶人操作参数以及被测车辆与前车间距离、相对速度；3.驾驶人类型分类：利用无监督式聚类分析方法，根据被测驾驶人的应急反应能力测试数据和驾驶行为监测数据，基于预设的反应能力分类规则和驾驶风格隶属度函数确定驾驶人类型；4.危险等级实时检测：选择适用于被测驾驶人的驾驶人类型的危险等级判断方程，判断被测车辆当前行车危险等级；5.预警触发。
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公开(公告)号：CN103531042A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310512563.4
申请日：2013-10-25
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种基于驾驶人类型的车辆追尾预警方法，旨在解决现有技术没有考虑不同类型驾驶人驾驶习惯降低了预警准确性的问题，本发明的车辆追尾预警方法步骤如下：1.应急反应能力测试：利用反应时间测试器测试被测驾驶人的反应时间；2.驾驶行为监测：分别利用相应传感器实时获取被测驾驶人操作参数以及被测车辆与前车间距离、相对速度；3.驾驶人类型分类：利用无监督式聚类分析方法，根据被测驾驶人的应急反应能力测试数据和驾驶行为监测数据，基于预设的反应能力分类规则和驾驶风格隶属度函数确定驾驶人类型；4.危险等级实时检测：选择适用于被测驾驶人的驾驶人类型的危险等级判断方程，判断被测车辆当前行车危险等级；5.预警触发。
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