疲劳驾驶状态检测专利技术综述

作者：陈巍 罗容（等同第一作者）

（国家知识产权局专利局专利审查协作四川中心，四川成都 610213）

摘要：为了研究疲劳驾驶状态检测的专利发展现状，本文以CNABS和DWPI数据库为基础，通过对疲劳驾驶状态检测专利申请的检索、统计和分析，从中获取疲劳驾驶状态检测的申请量趋势、技术分布状况、重要申请人等信息。同时，获知疲劳驾驶状态检测的分支情况，梳理了疲劳驾驶状态检测关键技术的发展，总结了疲劳驾驶领域的研究热点、重要申请人和核心专利，为疲劳驾驶领域的发展提供了参考。

关键词： 驾驶 疲劳 图像 专利

中图分类号：TP39                文献标识码：A

Review of Patent Technology for Fatigue Driving State Detection

Chen Wei   Luo Rong

(Patent Examination Cooperation Sichuan Center of the Patent Office, CNIPA, Chengdu Sichuan 610213)

Abstract: In order to study the patent development status of fatigue driving state detection, this paper is based on CNABS and DWPI database, through the retrieval, statistics and analysis of patent applications for fatigue driving state detection, from which we can obtain the application volume trend, technology distribution status, important applicants, etc.At the same time, the branch of fatigue driving condition detection is known, the development of key technologies of fatigue driving condition detection is summarized, and the research hotspots, important applicants and core patents in the field of fatigue driving are summarized, which provides a reference for the development of fatigue driving field.

Keywords: drive; fatigue; image; patent

引言

近年来，随着交通运输业的快速发展，特别是城市汽车保有量的快速增长，人们对汽车运输的依赖性越来越大，汽车交通事故的发生率也逐年上升。因为长时间驾驶会导致驾驶员疲劳，当驾驶员达到一定程度的疲劳时会导致注意力不集中，造成严重的交通事故。通过对驾驶员疲劳状态的检测，可以大大减少疲劳驾驶引起的交通事故。特别是对于从事长途客运、货运等业务运营的驾驶员，由于职业要求，经常有长期连续驾驶，驾驶时很难保持高警戒状态，实时监测疲劳状态更为重要。

申请量趋势

图1显示了中外各年的申请量，从图1可以看出，从全球申请量来看，疲劳驾驶检测领域的专利申请首次出现于1973年，之后30年内的申请量一直处于较低水平，专利申请量累计仅达到23件，该时期为该领域专利技术的萌芽期。自2000年开始，全球专利申请逐渐提升，在2005年以前都处于缓慢增长时期，但在2008年开始迎来了爆发式增长，值得注意的是，自2012年以来，全球专利申请量每年的申请数量首次突破100件，且自此之后，每年均保持了较高的申请量，需要指出的是，图中2018年的申请量明显下降，这可能与专利申请部分尚未公开有关。就本领域国内外申请趋势可知，本领域的国外第一件专利申请时间为1973年，明显早于国内1993年才提出的第一件专利申请，但就申请量而言，国外自2003年至2016年一直处于较为平稳的趋势，总体申请量不大，而国内虽然在该技术方面起步较晚，但在2008年开始迎来了爆发式增长，中国在该领域的专利申请量开始进入蓬勃发展期，且自2009年后每年的申请量均超过了全球专利申请量的一半，国内专利申请量已明显高于国外。

图1疲劳驾驶状态检测专利申请趋势

重要申请人分析

对于疲劳驾驶状态检测技术的专利申请量较多的重要申请人进行统计分析，得到申请量排名前十重要申请分布情况如图2所示。从图2中可以看出，疲劳驾驶状态检测领域的申请量比较分散。日本株式社会电装、韩国现代、丰田在本领域排名前列。株式会社电装公司经过大量人脸数据的样本分析，对脸部的朝向以及眼睛的开闭状态进行分析，从而判断驾驶员是否出现打瞌睡或走神的情况，不会因为相貌轮廓的差异而对识别的精度构成影响。韩国现代汽车的疲劳驾驶警报系统可以通过安装在驾驶员前方的多个摄像头捕捉驾驶者面部表情，通过车载智能系统自动分析驾驶员是否处于疲劳状态。此外，现代汽车还将疲劳驾驶系统与可穿戴设备（如智能手表）连接起来，向驾驶员传递振动等警告信息。除了株式会社电装、现代、丰田、尼桑、本田等国外企业外，还包括长安大学、深圳市盛路物联通讯技术有限公司、东莞龙昌智能技术研究院等国内相关的企业、高校、研究所。

图2重要申请人专利申请量

技术发展路线与重点专利分析

通过对疲劳驾驶检测技术各个时期的专利文献进行梳理和分析，可以得到该领域的专利技术演进路线，如图3所示。

图3疲劳驾驶状态检测技术演进图

（1）基于图像识别的检测技术

US3863243A通过发出连续的光检测眼睛的眨眼频率，DE19803158C1提出检测眼睛闭合度和瞳孔直径变化来判断驾驶员是否处于疲劳状态， CN1830389A提出将两个红外光源安装在摄像机两侧，防止了夜间测量的红眼现象，利用眨眼持续时间、眨眼频率和PERCLOS值信息融合的结果作为驾驶员疲劳程度的检测指标，US2007159344A1提出通过摄像机捕捉面部特征确定头部姿态状态，头部下垂时计数，当计数超过阈值即可判断驾驶员处于疲劳状态，CN101032405A提出将检测出驾驶员的面部状态、眼部状态、方向盘状态、监测车辆行驶方向等状态，综合多种监视疲劳状态的特征参数对驾驶员是否疲劳驾驶进行判断。总体而言，基于图像识别方向的疲劳检测术演进路线是疲劳检测领域最主要的检测方式。

（2）基于生理信号方向的疲劳检测技术

US4706072A提出一种道路车辆上的人体状况监测和安全控制装置，其通过心跳检测单元检测心跳周期波动或方差确定是否疲劳驾驶。US2004044293A1主要结合脉搏、呼吸等生理参数，经过分析处理，辅助确定驾驶员的警戒状态。JP2005230030A通过佩戴头盔，测量驾驶员的脑电波信号计算驾驶员的疲劳程度。KR20100089408A提出在座椅上设置心电传感器判断驾驶员是否处于疲劳状态。CN103111020A提出采集驾驶员的脑电信号实时计算驾驶员的脑点疲劳指数，根据当前脑电信号疲劳指数相对非疲劳状态的脑电疲劳指数的下将幅度判断驾驶员状态。总体而言，基于生理信号方向的疲劳检测术演进路线主要集中在脑电、脉搏信号方向的检测。

（3）基于车辆运行状态的疲劳驾驶检测技术

US5745031A提出通过在方向盘的转向传感器检测在预设时间转向操作的数目，确定驾驶员的驾驶状态。JP2002154345A提出通过连续检测车辆横向行驶漂移频率检测驾驶员的清醒度。CN102254403A提出根据汽车行驶速度计算出汽车的加速度和汽车加速度变化的绝对值，当加速度异常时，确定驾驶员处于疲劳驾驶状态。CN102717765A提出通过GPS获取车辆所在道路类型信息；根据GPS的道路方向信息获得方向盘操作数据；获取车辆速度信息并计算得到油门控制数据；获取当前驾驶时长和季节信息，基于上述信息与预先存储的防疲劳驾驶模型进行比对并判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。

结束语

本文对疲劳驾驶检测领域的专利申请进行技术分解，并对该领域的国内外申请量、国内外重要申请人等做了统计分析；对各个技术分支的关键技术进行梳理并得到技术演进路线图，且对该技术分支的各个典型技术方案进行总结归纳。从整体看来，疲劳驾驶检测领域国外起步较早，我国自20世纪90年代开始逐步开始专利布局，特别是近年来进入了快速发展阶段，然而大多数专利是在相关技术上的优化或改进，缺乏该领域的核心专利，因此在提高专利数量的同时，要更加注重专利质量的提升。