1导言
跟着轿车业的快速开展，与之相关的交通事端也在快速增高，而这些事端中，疲惫驾驭所形成的交通事端约占总数的16%，在高速公路上更是超过了20%，因而研发疲惫驾驭防备和报警设备成为当今疲惫驾驭研讨的要点和难点。跟着新技能的呈现和开展，本文提出了依据ZigBee无线传感网络技能与信息交融决议计划技能相结合的疲惫监测警示体系。通过ZigBee技能组成的网络有如下特性：监测办法由于单一而导致体系功能欠佳，而体系的扩展又遭到车身空间布线、本钱等各方面的约束。因而运用ZigBee技能无线、安全、牢靠、低功耗等特色，将单片机操控技能与之结合，引进到车辆传感器的规划中，不只可以省去通讯电缆的设备，下降设备工程量，还可以安全牢靠地完结数据传输和网络互联，然后开宣布适用性更强的车辆传感器。别的ZigBee技能低功耗、低本钱的特色十分适宜行车途中。
2疲惫检测体系架构与原理
2.1ZigBee网络的组成与通讯
依据车内各节点通讯间隔比较短，无需路由器扩展网络覆盖面，本模型选用Zigbee星形网络结构，只需求和谐器和各传感器设备即可构成网络，然后下降整个体系的组网杂乱程度。中心的和谐器担任建议和保护网络，并将搜集到得信息交给高功能处理器完结信息的交融决议计划，再由处理器把疲惫判别成果传给警示器。
（1）车道违背检测、眼睛频率检测、眼睛闭合时刻检测、打哈欠这4处先由传感器搜集原始图画的信息，再将信息传给各自的DSP芯片去处理，得到疲惫信息，最终将收集信号处理的成果传输给ZiBeeSoC模块。这儿选用TI公司的CC2430，单个CC2430芯片上整合了ZigBee射频（RF）前端、内存和微操控器。在接纳和发射形式下，电流损耗别离低于27mA或25mA。CC2430关于车载体系要求十分长电池寿数的要求来说是比较适宜的。这4处的信息最终都由CC2430发送给和谐器。详细的完结结构流程图见图1。
（2）Coordinator担任组网和办理各终端传感器，组网根本流程为：首要进行能量扫描和激活扫描信道，假如发现适宜的信道，则创立一个仅有的16位网络PANID，在ZigBee网络体系中Coordinator的网络短地址固定设置为0，然后开端向四周播送网络信息，并承受处理其网络覆盖范围内的参加网络的恳求，然后参加新节点的信息。组网流程图如下，见图2。
从流程图咱们可以看到和谐器并不处理和保存传感器节点发来的信息，它直接将疲惫信息交给高功能处理器处理，这样和谐器能更好地办理网络。处理器担任完结多个疲惫特征的交融判别。该模型将和谐器与信号会聚节点（网关）一致规划，和谐器/网关担任与各个终端设备的通讯与外网的通讯。假如驾驭员疲惫驾驭状况严峻，易于形成交通事端的时分，和谐器将驾驭员信息送入网关，然后转化成外部网络的信息格局，最终通过GSM/GPRS办法与公路安全网通讯，发往长途监控设备。
2.2传感信息获取技能
驾驭员面部图画通过红外摄像机和LED来获取，其间用于照明的LED可以宣布光谱别离为850nm和950nm的光线。当运用不同红外光谱的时分，眼睛瞳孔会呈现出不同色彩。当用850nm红外光照明，瞳孔呈现出赤色，即俗称的红眼效应；而用950nm红外光照明，瞳孔却呈现出黑色。两幅图画除了瞳孔以外，脸部其它部位都是相同的。通过比较这两幅图画，就可以很简单定位到眼部，再通过一系列图画处理来得到面部的参数和完结眼部盯梢。别的，运用红外LED在削减周围光线搅扰保证图画质量的一起，还能削减对驾驭员视觉的搅扰，由于它的光线几乎是看不到的。眼部比照状况如图3：
为了可以一起得到图3的(a)、(b)两幅图画，可以选用图4所示的红外摄像头设备，当入射光照到中心的分光片（它可以将入射激光线别离为反射/透射比为1的两束光线)的时分，能将入射光线平行分红两束，再别离通过850nm和950nm的滤光片进入到摄像头中，这样在同一时刻得到的两幅图画除了瞳孔色彩不同，其它的都是相同的。为了在有限的时刻内完结很多图画数据的处理，DSP图画处理芯片选用TMS320DM642，它的图画处理速度能到达每秒25帧以上，也便是能在40ms内完结对一帧图画的运算处理，再加上CCD摄像头是PAL制每秒25帧的，这些设备满足完结实时的图画处理，完结对驾驭员眨眼频率加速、眼睛闭合缓慢、打哈欠的疲惫特征的提取和核算。
车道偏移检测即依据车辆的行为来间接地反响司机的疲惫痕迹。咱们将CCD摄像头朝向轿车行进方向，监测车辆的行进方向，一起监测转向灯。假如轿车方向改动而转向灯没有敞开，则以为驾驭员有进入疲惫驾驭的或许。车辆行为的检测不是依据人为体现活动，这样能互补面部检测的缺乏和人为差异，一起在驾驭员不是由于疲惫而是由于其他要素（如手机、音乐、小孩）形成注意力不会集判别过错的时分，也能给予必定得提示。
2.3传感器交融
咱们以120ms为一个小周期，由于本体系能在40ms内收集到一帧的图画，则后80ms用于图画处理，这样在一分钟内共有500帧的图画。通过这些图画来剖析驾驭员的疲惫状况。依据人体工程学原理，人体呈现疲惫的时分，眨眼频率在某个时段比正常时显着加速，这是驾驭员在疲惫时企图坚持清醒的反响，进入更深层次疲惫时就会呈现眼睛闭合一次时刻加长的特征。清醒时眼睛一睁一闭的进程只需求几帧倒十几帧的时刻(0.25秒以内)，而疲惫时则需求20帧或一两秒；打哈欠的时分嘴部笔直半径显着加大。咱们先收集驾驭员正常时分的眨眼频率，眼睛闭合一次时刻和嘴部信息，然后再与产生疲惫时分的状况进行比照，以此判别疲惫程度。咱们选用含糊逻辑法来对收集到得信息进行交融决议计划。例如：当Coordinator只接纳到眨眼频率、眨眼时刻有疲惫反常的时分，将进行如下办法的交融：
（1）输入及输出变量从属度函数的树立：关于两个输入变量眼睛闭合一次的时刻和眨眼频率以及一个输出变量（驾驭员的疲惫状况），别离界说三种不同程度的含糊调集，对每一个变量，挑选恰当的从属度函数。其阐明如下：眨眼频率={快、中、慢}；眨眼时刻={短、中、长}；疲惫状况={不疲惫、细微疲惫、疲惫}。在本文中选用归纳推理法来确认从属度数，选用三角形从属度函数。
（2）含糊化与含糊推理规矩的树立：含糊化是把准确的测量值经归一化转换到输入变量对应的论域中，再经由所界说的从属度函数，将其转化为适宜的含糊化言语变量，也便是从属度以供含糊推理运用。在本文中，输入变量为眨眼时刻和眨眼频率，咱们收集的图画通过处理后得到眼睛睁闭的状况，并将眨眼频率转换为眨眼频率快、眨眼频率中、眨眼频率慢、眨眼时刻长、眨眼时刻中、眨眼短等含糊言语。由于咱们关于眨眼频率以及眨眼时刻各选用三种程度的含糊调集。因而，其相互间最多可得32=9条操控规矩，推理如下表1：
（3）含糊明晰化：含糊明晰化是将含糊逻辑推理后的含糊变量换算成实践的操作量体现出来。文中选用质心法，其核算公式如下。R：含糊操控器输出量；k：规矩数；xi：第i个规矩的从属度；Fi：第i个规矩从属度函数的质心值。疲惫状况数值越高表明越疲惫，本文中眼睛闭合一次时刻的重要性要高于眨眼频率，由于眨眼持续时刻越长代表了眼睛在眨眼进程中眼睛闭合的时刻越长，不管驾驭员疲惫与否，眼睛闭合越久代表危险性越高。
试验成果比照：咱们对收集的50段驾驭员处于疲惫状况的视频别离独自运用眨眼时刻、眨眼频率和二特征交融后的从属度值进行判定，试验成果显现交融后正确率显着进步。同理，当呈现打哈欠、车道道路偏移等疲惫特征时，咱们用相同的办法进行交融，体系的正确率到达95%。
3定论
全文对依据ZigBee技能的疲惫监测警示体系进行了全面的介绍，并给出了体系规划中的关键技能，整个体系具有共同的长处:(1)选用了依据ZigBee无线传感网络技能技能的，避免了车身布线本钱高和搅扰严峻的问题;(2)选用了多传感器信息交融技能，可以较好的剖析决议计划驾驭员疲惫行为。因而，依据ZigBee技能的轿车疲惫驾驭监测体系对下降因疲惫引发的交通事端具有必定的学习含义和较好的使用远景。本文立异点：提出并完结了ZigBee网络与多传感器交融技能相结合的疲惫监测体系，适于车载运转且扩展性好，有效地进步疲惫判别的准确性和增强体系的鲁棒性。
