基于ETC 門架智慧感知的高速公路疲勞駕駛預警系統

湯海天

（廣州快速交通建設有限公司，廣東 廣州 510470）

0 引言

隨著現代社會的快速發展和交通流量的日益增長，高速公路已成為人們出行和物流運輸的重要通道。然而，隨著高速公路車輛的激增[1]，駕駛員疲勞駕駛問題對于交通安全是一項極大隱患，不可忽視。因此，研究高速公路疲勞駕駛預警系統具有重要的理論意義和實際價值[2]。疲勞駕駛預警系統可以針對駕駛員在長時間駕駛過程中出現的疲勞狀態進行監測、預警，一旦駕駛員出現疲勞現象，預警系統能夠及時發現并發出警告，提醒駕駛員采取適當措施[3]，避免因疲勞駕駛引發的交通事故。受視覺、車速等多種因素影響，目前的疲勞駕駛預警系統存在嚴重的預警錯漏，因此，需要結合駕駛影響因素，設計一種有效的高速公路疲勞駕駛預警系統。

事實上，疲勞駕駛預警系統主要通過監測駕駛員的生理、行為和車輛狀態等參數來識別駕駛員的疲勞狀態。其預警系統主要包括以下幾部分：數據采集、數據處理、疲勞狀態識別預警[4]。數據采集是疲勞駕駛預警系統的第一步，主要用于獲取駕駛員的相關信息，包括面部表情、眼部狀態、頭部運動、聲音等。此外，還可以通過車輛狀態信息[5]，如行駛時間、速度、加速度等來間接判斷駕駛員的疲勞狀態。數據采集方法主要包括圖像采集、聲音采集和車輛狀態信息獲取等。數據處理主要包括增強和特征提取等，提取出與駕駛員疲勞狀態相關的特征[6]。疲勞狀態識別預警主要結合車輛狀態信息，構建出反映駕駛員疲勞狀態的模型，再根據疲勞狀態識別結果來發出相應的警告。結合上述部分，本文基于ETC 門架智慧感知設計了一種有效的高速公路疲勞駕駛預警系統。

1 硬件設計

1.1 TGAM 腦電信號處理芯片

為提升高速公路疲勞駕駛預警效果，需要不斷采集駕駛員的腦電信號。因此，本文設計的方法高速公路疲勞預警系統選取TGAM 芯片作為腦電信號處理芯片，該芯片屬于可編程芯片，采樣頻率較高，且能對采集的信號進行濾波處理，通過AD 轉換輸出腦電信號采集結果。除此之外，TGAM 腦電信號處理芯片還可對采集的腦電信號進行過濾，整體運行功耗較低，該腦電信號處理芯片的正反面示意圖如下圖1 所示。

圖1 TGAM 腦電信號處理芯片示意圖

由圖1 可知，在預警過程中，TGAM 腦電信號處理芯片可以進行濾波與去噪處理，全面提高預警系統的運行流暢性。

1.2 BlueCore4-Ext 藍牙通信芯片

BlueCore4-Ext 藍牙芯片屬于高性能預警芯片，靈敏度較高，滿足疲勞駕駛預警系統的預警要求，因此，本文選取該藍牙芯片作為系統核心通信芯片，該芯片配置的指令如下表1 所示。

表1 BlueCore4-Ext 藍牙芯片指令

由表1 可知，利用上述藍牙指令可以自動對通信指令進行加密，實現高速預警響應，降低疲勞駕駛預警風險。

2 軟件設計

2.1 基于ETC 門架智慧感知生成預警數據分析中心

預警數據分析是預警的核心部分。目前大多數高速公路疲勞駕駛系統的預警數據分析中心覆蓋率較低，難以實時獲取駕駛狀態。本文設計系統基于ETC 門架智慧感知生成了預警數據分析中心，主要采用“1+2+3”模式：“1”為一套算法[7]，算法計算車輛行駛時間，判斷有無疲勞駕駛行為；“2”為2 個節點，ETC 交易門架為第一個節點（數據分析），ETC 交易門架后方的情報板為第二個節點（信息發布）；“3”為3 個區間，分別是探測感知區、警示誘導區和安全分流區，該預警數據分析中心的分析模式如下圖2 所示。

圖2 預警數據分析中心分析模式

由圖2 可知，在實際疲勞駕駛預警過程中，車輛首先會經過探測感知區，利用ETC 門架進行數據分析，接下來駛入警示誘導區，發布相關的情報，最后再得出預警結果，判斷是否要發出預警[8]。

在高速公路疲勞駕駛預警過程中，若獲取的駕駛數據源相互矛盾時，會大大降低預警的可信度，造成預警異常，為確保系統可靠度，該預警數據分析中心引入了智慧預警模板，自動更新預警下位機，將數據分析結果發送至情報板中，生成的預警數據分析中心發布邏輯如下圖3 所示。

圖3 預警數據分析中心發布邏輯

由圖3 可知，根據上述的發布邏輯可以將各個區域的數據進行有效整合，生成OD 矩陣，實現預警數據定量分析，保證了系統的綜合運行性能。

2.2 設計高速公路疲勞駕駛預警判斷算法

高速公路疲勞駕駛預警系統在預警的過程中需要不斷地進行疲勞駕駛判斷，該過程中需要高性能預警判斷算法作支持。本文根據數據的敏感問題[9]，利用貝葉斯網絡設計了有效的高速公路疲勞駕駛預警判斷算法?？梢杂嬎愀鱾€隨機變量的聯合概率分布，對無關變量進行獨立性假設，定義式P（X）如式（1）所示。

式（1）中：P（Xi︳π（Xi）)代表滿足獨立性假設的條件概率變量，根據疲勞駕駛判斷證據變量與查詢變量的聯系，可以進行分類推斷，對不同的疲勞特征層進行融合分析，此時得到的駕駛疲勞判斷算法P（F︳E，Y，N，R）如式（2）所示。

式（2）中：P（F）代表疲勞/清醒駕駛狀態，P（E，Y，N,R︳F）代表多特征檢測概率，P（E，Y，N）代表駕駛狀態判斷概率分布集合。根據上述的疲勞駕駛預警算法可以有效判定駕駛員是否滿足疲勞駕駛條件，并根據概率分布生成預警指令，保證疲勞駕駛預警系統的綜合預警性能。

3 系統測試

為驗證設計的基于ETC 門架智慧感知的高速公路疲勞駕駛預警系統的運行性能和預警效果，本文配置了有效的測試平臺，進行了系統測試，具體如下。

3.1 測試準備

根據高速公路疲勞駕駛系統預警測試要求，本文選取Jetson TX2 作為實驗平臺，該實驗平臺的主要測試參數如下表2 所示。

表2 實驗平臺參數

由表2 可知，上述實驗平臺的性能良好，能有效處理預警系統產生的測試參數，保證測試結果的有效性，待實驗平臺配置完畢后，即可進行系統測試，輸出后續的系統測試結果。

3.2 測試結果與討論

根據上述的測試準備，本文選取廣州機場、花莞、廣佛肇廣州高速段作為研究區域進行了系統測試。調試系統的基礎運行環境，以全域車輛動態感知為最終系統測試目標。在測試的過程中，本文設計的基于ETC 門架智慧感知的高速公路疲勞駕駛預警系統利用收費門架數據分析、主線情報板警示，結合爆閃燈、高音喇叭，從視覺、聽覺兩方面提醒司機，減少潛在交通安全事故的發生，測試前已完成防疲勞駕駛、車輛行人誘導播報兩大功能工作。

在測試前，選取機場高速花山-東湖K3412 處搭建防疲勞駕駛預警廊道。通過將門架數據分析與情報板信息發布結合，夜間22 時～6 時時段不間斷監測車輛涉嫌疲勞駕駛現象，發現異常及時播報提醒。防疲勞駕駛功能以ETC 門架數據為基礎，計算車輛從收費站入口到經過門架花費的時間，累計行駛超過6小時（這個時間可自定義），系統將判定為涉嫌疲勞駕駛，將車牌信息及警示標語推送至情報板，爆閃燈和高音喇叭進行聲光報警，提高駕駛人員注意力，及時到下一個服務區或最近出口休息。同時在北部片區營運管理平臺彈窗提醒，方便值班人員掌握疲勞駕駛車輛信息，本文設計的疲勞駕駛預警系統顯示的彈窗提醒系統測試結果如圖4 所示。

圖4 彈窗提醒測試結果

由圖4 可知，在正常的預警環境下，本文設計的基于ETC門架智慧感知的高速公路疲勞駕駛預警系統的彈窗均能正常顯示，且自系統4 月上線以來，共識別疑似疲勞駕駛車輛4671 輛，日均29 車次，警示率達100%，運行效果良好。上述測試結果證明，本文設計的高速公路疲勞駕駛預警系統的性能良好，具有可靠性，有一定的應用價值。

4 結語

綜上所述，隨著科技的發展和我國高速公路建設的不斷推進，高速公路通行已經成為人們日常出行的重要方式之一。然而，龐大的機動車駕駛員人數使得疲勞駕駛問題出現幾率增加，給交通安全帶來了極大的隱患。高速公路疲勞駕駛預警系統對于提高道路交通安全具有重要意義。目前，該領域的研究已經取得了一定的進展，但仍然存在許多挑戰和問題需要進一步研究和解決。未來的預警系統將更加智能化、全方位和多層次發展，以滿足更高的實際應用需求。針對目前存在的高速公路疲勞預警問題，本文基于ETC 門架智慧感知設計了一種全新的高速公路疲勞駕駛預警方法。進行系統測試。結果表明，設計的疲勞駕駛預警系統的彈窗提醒正常，警示率較高，具有可靠性，有一定的應用價值，可為降低高速公路交通事故發生頻率做出一定貢獻。