松下开发出非接触式驾驶睡意控制技术 - 安防知识网

　　为预防疲劳驾驶，松下(Panasonic)稍早前公布一项新开发的睡意控制技术，这项新技术使用非接触式感测技术来测量驾驶人的状态和车内环境，并利用人工智能(AI)技术来处理这些信号，用于侦测和预测驾驶的睡意程度，并协助保持舒适和清醒。

　　这项技术可在不接触身体的情况下，准确测量驾驶人的状态，包括由车载摄影机捕获的眨眼情况和面部表情等，以及利用人工智能技术处理这些信号，来侦测驾驶人初始状态的浅睡意。此外，借助车内环境测量资料，例如驾驶人的热损失及照明度，松下的新技术还可预测驾驶人睡意程度的变化。这项技术还结合了热反应监测功能，有助于驾驶人在驾驶时保持舒适和清醒。

　　图1 安装在仪表板中的嗜睡控制系统 (来源：松下公司)

　　当人们感觉困倦时，会出现各种迹象。例如，人们昏昏欲睡时会有“困倦的面部表情”或“特定的眨眼方式”。鉴别这些迹象可帮助侦测睡意程度。

　　传统的睡意侦测系统难以预测睡意变化，传统的抗催眠刺激系统则使用闹钟铃声和振动来让使用者保持清醒，这种方式可能让他们感到不舒服。

　　而新技术有助于开发驾驶人监测系统和睡意控制系统，驾驶人监测系统可侦测驾驶人的当前睡意程度，并根据车内环境预测驾驶人的睡意程度变化，而睡意控制系统有助于驾驶人保持舒适和清醒。这些系统可防止驾驶人在驾驶时睡着。

　　松下透露，这项新开发的技术拥有22项专利，适用的系统应用包括：私家车和商用车、办公室和教育机构等场合使用的人和环境监测系统;睡意预测系统;以及用于保持人员清醒的睡意控制系统。

　　为了更精准判断，该公司还编制了睡意和生物信号各种测量的数据库，并从生理角度分析约1,800个眨眼特性和面部表情等相关的参数与数据库中提取的睡意程度之间的关系。根据与公益基金会大原纪念劳动科学研究所(Ohara Memorial Institute for Science of Labour)联合研究期间编制的困倦表情分析结果，松下已开发出能够估计个人睡意程度的人工智能。

　　图2 通过观察闪烁的特征来检测嗜睡：系统通过检查眼睑之间的开口来提取眼睛的轮廓并监视闪烁特征中的时间序列变化 (来源：松下公司)

　　这些成果有助于侦测浅睡意迹象，即使在当事人尚未察觉到的情况下，也能确定实际的睡意程度。

　　通过车内环境资料预测驾驶人睡意程度

　　通常情况下，人们在凉爽、明亮的环境中很少会昏昏欲睡，但在温热、昏暗的环境中则很容易昏昏欲睡。因此，人们认为睡意取决于车内环境因素，例如温度和亮度。但是，在相同的温度下，有些人穿着很多衣服，而另一些人却穿着较少。人类行为的此类差异使得只根据环境温度来估计人的睡意变得有难度。

　　松下与千叶大学进行的联合研究结果显示，在规定的时间过后，人体的热损失与睡意相关，不论身穿多少件衣服均是如此。松下还开发出非接触式技术，并利用该公司的原始红外数组传感器Grid-EYE 来测量人体的热损失。此外，该公司也表示已确定了时间以及由环境传感器测量的环境亮度对人的睡意程度的影响。

　　红外数组传感器具有二维布置的画素，用于侦测从人体或物体发射的红外线(波长为10微米)。它能够测量二维温度分布。松下的红外数组传感器Grid-EYE有64画素，配有超分辨率算法，能够以适当的速度和角度摆动，从而提供清晰的热影像，清晰度相当于以约7,800画素创造的影像。

　　图3 使用红外数组传感器以非接触方式侦测人的热反应 (来源：松下公司)

　　这些结果能够用于预测人的当前睡意随着身体的热损失(非接触测量)和环境亮度而改变。

　　由于气温能够影响人们的睡意，因而根据个人的预估睡意程度调节室温或气流，使人更容易保持清醒。但是，当室温太低时，人会感觉有点冷，热舒适程度会受到干扰。应用我们对室内空调和其他产品研发所累积的热环境和生理知识，松下与奈良女子大学进行联合研究并开发出估计热反应的技术。这项技术可在气流和其他物体的影响较为显着的车辆内部使用。应用红外数组传感器Grid-EYE可持续监测个人的热反应水平，作为控制温度的最佳方式，例如空调。这能让人保持舒适和清醒。

　　图4 松下开发的困倦控制技术概念图 (来源：松下公司)