1. 研究目的与意义（文献综述）

随着我国经济水平的不断提高以及汽车制造技术的改革创新，我国已成为了全球第一的汽车产销大国，市场竞争愈演愈烈。我国汽车行业经历了高速增长-爆发-新常态平稳增长的过程。截止到2018年12月，全国汽车保有量达3.25亿辆，有8个城市达300万辆以上。载货汽车保有量达2470万辆，2018年上半年新注册登记载货汽车达172万辆，明显高于去年同期156万辆的登记量，为历史最高水平。同时，机动车驾照数量达4.04亿，新领证驾驶人1325万人。其中，男性驾驶人占70.7%，女性驾驶人占29.3%。机动车数量庞大，行车安全成为重要关注内容。近年来，我国每年平均有近10万人因交通事故丧生，每天都有近300人被车祸夺去生命，交通死亡事故率约占全球的15％，成为交通事故多发国家。据交通部门数据统计，有30%以上的交通事故都是由于驾驶员注意力不集中引起的，而严重交通事故中，这个比例更是达到70%以上。驾驶员的各种分心状态，比如疲劳瞌睡、抽烟、打电话、左顾右盼、长时间低头等都有可能导致交通事故的发生，那么如何通过技术与手段来有效防止驾驶员注意力不集中就成为了一个重要的课题。

就国内而言：关于行车驾驶员注意力不集中的预警系统技术尚未成熟，多为警报系统，并且对注意力检测辅助系统多为疲劳报警系统。应用的有：挂耳式疲劳预警器，通过低头频率进行检测疲劳状态；手表式和眼镜式通过脉搏心跳进行检测（科学依据尚未证实）；方向盘触摸式：通过是否握住方向盘进行检测，测量比较间接且不准确。图像识别式：利用图像传感器捕捉驾驶员面部，通过面部特征识别(如眼动识别、哈欠检测）判断驾驶员疲劳程度。其中人脸面部识别系统比较准确但是也是属于间接测量疲劳状态的某些特征，并不具有普遍性，比如睁眼疲劳就不能很好的检测。国内唯一已经商业化的疲劳驾驶预警系统为gogo850，其原理和丰田十三代皇冠标配的瞌睡报警系统类似，主要检测驾驶员的眼睛开合情况，增加了对瞳孔的识别，进而改善对睁眼疲劳识别的功能，实用性相对较强。而对于驾驶员注意力不集中的其他表现（如打电话、抽烟等）目前还没有实用的预警技术。

就国外而言：瑞典萨布驾驶员注意力监测系统(saab driver attention warning system)获取眼部运动信息及头部姿态,监测驾驶员注意力低下状态,并给出一定形式的警报，眨眼频率低为疲劳,视线从前方道路转移至别处超过2 s则被判定为分心。 结合头部信息可排除正常驾驶中的环境信息搜索引发的视线偏离,相应触发警报的时间阈值提高。日本研制的电子“清醒带”和das2000 型路面警告系统。澳大利亚seeing machines的公司开发的眼球追踪系统通过检查眨眼频率、眨眼时间、眨眼速度、眼睑行为的进行检测驾驶员注意力情况进行报警。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究（设计）的基本内容

本次研究主要以驾驶员注意力评估方法为中心，利用问卷和脑电等驾驶员注意力评估方法，提炼并评估与驾驶员注意力相关的量化指标，将分心等信息反馈给驾驶员，实现预警目的。

2.2 研究（设计）的目标

3. 研究计划与安排

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 周昱廷.基于驾驶员在环试验台的注意力分散研究. 长沙：湖南大学.2017.

[2] 王全.基于驾驶员个体特征的驾驶行为可靠性研究.长春： 吉林大学.2016.

[3]周天彤，叶志雄，孙伟，张广灿，邹凌.模拟驾驶环境下注意力评估系统设计与实现. 计算机测量与控制 .2015.23（9）.3095-3097