驾驶疲劳监测：眨眼与闭眼时间的新指标

"这篇论文是2011年由潘晓东和李君羡发表于《同济大学学报(自然科学版)》的科研成果，属于自然科学领域的论文，得到了国家自然科学基金和浙江省交通科技项目的资助。文章探讨了基于眼部行为的驾驶疲劳监测方法，特别是针对PERCLOS方法的局限性进行研究，并提出了新的监测指标——眨眼次数和闭眼时间。" 在驾驶过程中，驾驶疲劳是一种严重的安全隐患，可能导致交通事故的发生。传统的PERCLOS（Percentage of Eyelid Closure）方法虽然能有效检测疲劳，但对设备要求较高，不适合广泛应用。因此，该研究旨在寻找更实用且实时的监测手段。 研究通过室外行车实验验证了PERCLOS在实时监测驾驶疲劳中的可行性，同时在室内环境下，选取眨眼次数和闭眼时间作为关键参数，对它们与驾驶疲劳程度之间的关系进行了深入研究。实验结果表明，眨眼次数和闭眼时间的变化与驾驶者的疲劳状态有显著关联，这为开发新的、无需复杂仪器的疲劳监测指标提供了依据。 文章详细分析了实验数据，揭示了眨眼频率和闭眼时间在疲劳监测中的效度和实用性。这两种眼部行为作为评价指标，不仅直观易获取，而且能有效地反映驾驶员的疲劳状态，对于预防因疲劳驾驶引发的事故具有重要意义。 此外，论文还讨论了眼动仪在疲劳监测中的应用，这是一种能够精确记录眼部运动的设备，对于理解和量化眼部行为与驾驶疲劳的关系起到了关键作用。通过眼动仪的数据，研究人员能够更准确地捕捉到疲劳的早期迹象，为驾驶员的安全提供保障。 这篇研究工作为改善驾驶安全、提高疲劳监测的效率和准确性做出了贡献，其提出的新型监测指标有望被纳入未来的车辆安全系统，为减少因疲劳驾驶导致的交通事故提供技术支持。