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随着社会经济的发展，机动车辆与日俱增， 随之而来的人身安全越来越受到 人们的关注。最近 的研究表明：造成汽车碰撞事故的原因25--30％产生于驾驶疲 劳。驾驶疲劳可能影响驾驶员的警觉和安全驾驶能力。因此，许多国家都积极开 展有关驾驶疲劳的研究工作，也取得了一定的进展。但目前仍然缺乏一套让交通 事故大幅度减少的可靠系统。因此，我们认为：建立“以人为中心”的主动安全预警 系统，能够大大减少交通事故的发生，这也是智能交通领域的一个重要发展方向。 论文首先介绍了国内外驾驶疲劳检测和驾驶员状态监测系统的研究现状，以 及当前以驾驶员为中心的主动安全系统的研究情况，提出了我们的基本构思：基 于计算机视觉技术、图像处理技术和模式识别技术，来实现驾驶员主动安全性审 计分析，最终建立“以人为中心”的主动安全预警系统。 论文实现了基于改进型SNAKE算法和改进型HOUGH 算法等图像处理和模式识别技术的驾驶员面部外轮廓和五官特征的提取，特别是很好 的解决了旋转人脸定位这一人脸识别领域长期以来的重大难题，并运用PERCLoS 算法判断出驾驶员是否处于疲劳状态，有效的实现驾驶员疲劳状态检测。 论文分析了行车过程中信息的特点，以及驾驶过程的三个阶段，即：感知、决策，和操作；探讨了“人、车、环境”这一闭环系统中，三者之问的相互作用关系， 得到了“人、车、环境”的模型，提出了“以人为中心”的“人、车、环境”的模型。
论文在分析了传统的决策过程模型的基础上，针对驾驶过程的基本特点，提出了基于自学习机制的驾驶员决策过程综合模型，并针对该模型的各个环节，提 出了：基于证据融合理论的特征匹配模型、基于规则的逻辑推理、基于特征相似的一致性分析、基于安全性综合评价的措施方案选择过程建模；提出了基于降维投影变换的自学习机制的建模。根据驾驶员的安全意识在驾驶过程中的作用，论文引入了安全意识测度的概念，提出了基于了安全意识测度的统计模型；利用“人、车、环境”的安全等级模糊 隶属度，通过统计模型对驾驶员的安全意识进行衡量，对驾驶行为进行实时审计；
途顺GPS主动安全设备ADAS是一款集成了高性能四核ARM Cortex-A7处理器的多功能产品。其具有多界面、高性价比的特点，可应用于汽车安全、工业平板、数字工控、智能家居等市场。
适用于车辆前方30米以内路况的预警提示（跟镜头有关），以下参数供参考。
标定：系统只有标定成功后，ADAS预警功能才能正常播报。刷机启动设备或安装设备重新设置焦点时，设备需要进行标定来确定安装姿态和地平线等参数。
标定的条件：在前车识别和车道清晰的路面保持30km/h以上的速度行驶1分钟左右。
标定成功的标记：在前车识别后，前车的圆形框上方有预计碰撞时间显示，则为标定成功。
一、前方碰撞预警（FCW）
1) 最低预警速度：15km/h，可设置。
2) 触发条件：车辆行驶速度大于最低预警速度，本车行驶轨迹正前方有车辆，预计碰撞时间小于安全碰撞时间时发出预警。
3) 预警方式：语音提示“注意前车”。
4) 灵敏度设置：灵敏度设置了对应的安全碰撞时间。高-0.8s，中-1.3s，低-1.8s。
二、车道偏离报警（LDW）
1) 最低报警速度：30km/h，可设置。
2) 触发条件：车辆行驶速度大于最低预警速度，并且没有打转向灯信号（如果有接入），车辆从车道中心偏离压到肉眼可清晰辨认的车道线。
3) 报警方式：语音提示“车道偏离”。
4) 灵敏度设置：以车轮外侧压线为标准。高：提前20厘米报警，中：提前15厘米报警，低：滞后10厘米报警。
三、前车起步提醒
1) 触发条件：本车停车速度为0超过4s，前车从停止状态变为行驶状态，1.5s后本车车速仍然为0。常用于等待红绿灯或堵车时，对前车启动情况进行提醒。
2) 提醒方式：语音提示“前车起步”。
3) 灵敏度设置：灵敏度设置高（0s）、中（1.5s）、低（3s），对应前车启动后检测本车车速是否为0的时间。
四、行人碰撞提醒
1) 预警速度区间：4km/h~35km/s。
2) 触发条件：车辆行驶速度在预警速度区间内，正前方的行人与本车距离小于5m。
3) 提醒方式：语音提示“注意避让”。
4) 灵敏度设置：灵敏度设置高、中、低，对应算法对行人识别的不同敏感度。