解讀：物聯(lián)網(wǎng)安防之智能交通保障安全

    安全是交通管理最重要的環(huán)節(jié)之一。對于智能交通規(guī)劃和管理來說，交通安全也是規(guī)劃中不可或缺的部分。要保障交通安全，需要各種各樣的手段進行綜合配套管理，包括對酒駕行為的嚴厲打擊、交通設施的完善、交通行為的規(guī)范等。下面主要談一下對于行業(yè)車輛、運營車輛的疲勞駕駛的預防和取證。

    疲勞駕駛是交通事故、交通意外的最主要的誘因之一，所以對于疲勞駕駛的預防和管理一直都得到了很高的重視。原有的手段一般是從管理制度上去要求，如持續(xù)行駛高速4小時需要進入服務站休息、更換司機等等�，F(xiàn)在隨著物聯(lián)網(wǎng)感知技術的發(fā)展，基于智能視頻分析的疲勞檢測技術也開始進入實用階段。

    基于智能視頻分析的疲勞檢測技術，通過對人眼、面部細微特征進行分析，并結合車輛GPS提供的行駛速度等要素，對可能處于疲勞狀態(tài)的駕駛員實現(xiàn)本地的聲光提醒，使駕駛員一直處于良好的精神狀態(tài)，防止安全事故的發(fā)生。

    另外一方面，針對超4小時連續(xù)疲勞駕駛，也同時通過該套設備定期每3分鐘啟動一次人臉比對來判斷是否同一個人連續(xù)駕駛來實現(xiàn)檢測，如果連續(xù)駕駛超過4小時則產(chǎn)生報警提醒。

    針對行業(yè)車輛，無論疲勞報警，還是連續(xù)超時駕駛報警，除在本地對司機進行聲光報警提醒外，同時將相關照片證據(jù)實時發(fā)送到后端管理平臺上存檔取證。

    當前這類技術主要針對行業(yè)車輛提供應用，包括“兩客一�！薄⑿＼�、特種車輛、企業(yè)車隊、港口龍門吊操作工等，一般不針對私家車應用。

    目前采用視頻分析來進行疲勞駕駛檢測在國內(nèi)尚屬起步階段，也會存在一些問題，包括：

    對于疲勞狀態(tài)檢測的精度不高，現(xiàn)在國內(nèi)技術一般檢測精度在85%左右，可能會產(chǎn)生誤報、漏檢等情況；

    車輛上的光線環(huán)境比較復雜，變化比較劇烈，所以一般采用肉眼不可見的主動光源來進行補光，但是還是很難避免光線對視頻分析精度的影響。