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近日，扬州大学机械工程学院副教授姜铭领衔的研究团队运用人工智能技术，开发新型疲劳驾驶和酒驾识别及干预系统，有效解决了传统同类产品疲劳识别准确率低、疲劳干预效果差等问题，提高了产品的接受度，有望实现驾车出行更舒适、安全。
据统计，截至2019年6月，全国机动车保有量3.8亿辆，其中汽车2.5亿辆，私家车达1.98亿辆，汽车驾驶者达3.8亿人。几乎每个驾车者在驾驶过程中，都出现过疲劳现象。根据调查统计，疲劳驾驶是交通事故的最主要原因之一，在我国每年因疲劳驾驶而造成的交通事故占总起数的20%左右，占特大交通事故的40%以上，占交通事故死亡率的83%。同时，每年由于酒后驾车引发的交通事故达数万起；而造成死亡的事故中50%以上都与酒后驾车有关。
“佩戴头箍、手环检测驾驶者的生理数据以判别是否疲劳驾驶，只适用于实验状态下对疲劳驾驶的研究。目前市面产品通常用摄像头提取驾驶员面部特征，来判断是否疲劳驾驶，无法解决个体的差异性（如睁眼睡觉等），也无法克服光线变化带来的干扰；语音警示疲劳驾驶，其效果不佳，且不具备缓解疲劳的功能。因此，我们开发了此项技术。”项目研究人员姜欣悦向《中国科学报》介绍道。
“我们创新性地采用摄像头提取驾驶员的面部特征，并提取行车特征，进行智能复合判别，可大幅度提高疲劳驾驶识别的准确率。”项目研究人员张远东在驾驶室向记者展示，“识别疲劳后，控制系统驱动所研制的自动喷雾装置，自动喷出所研制的提神液体，有效缓解驾驶疲劳。”
“酒精传感器测试车内的酒精浓度，并将测得的酒精浓度信号传递至嵌入式系统，一旦测得酒精的浓度达到酒驾的程度，即驱动WiFi发送模块发信号到驾驶者的关联者（如夫妻、父母、兄弟姐妹等）手机，关联者的手机上安装有相应的手机APP软件，关联者的手机一旦收到信号，就会语音提示，帮助迅速制止酒后驾驶行为。”
“该系统还融合了节能技术、基于大数据的模型优化、语音声控等技术。安装十分便捷，用户只需依安装说明操作，即可自行安装，同时可适应不同车型。”姜铭向《中国科学报》解释道，“随着经济的发展，人们对汽车行驶安全的要求越来越高，这项新技术在汽车安全技术方向又向前迈出了一步。”
该项目现已授权1项实用新型专利，申请2项发明专利，录用2篇论文，即将投入应用测试。
来源：中国科学报
来源：中国科学报
原文链接：http://news.sciencenet.cn//sbhtmlnews/2019/10/350511.shtm
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