本作品首次提出了KEEP-COOL疲劳驾驶安全等级评估方法：在车辆行驶中，车载系统对驾驶员的疲劳状态、路面状况和车辆自身参数进行实时检测，将三者融合后综合评估当前安全等级，并进行相应的声光预警提醒措施。同时，系统通过WLAN无线网络接入互联网，将车辆参数信息实时发送到远程监管中心，从而达到对车辆安全的集中管理和监控。

研究发现，驾驶员的疲劳状态受多种因素影响，到目前为止还没有发现非常有效的指标或模型能够对疲劳等级进行精确的评价。现有的驾驶员疲劳状态监测方法大都基于某一单项指标，虽然在限定条件下能够达到一定的精度，但在实际复杂多变的行车环境下，其准确性和可靠性上还存在问题，难以达到预期要求。针对这一问题，本设计提出了KEEP-COOL疲劳驾驶安全等级评估方法，并依照这种方法提出了一系列的预警处理方案。本设计的创新之处主要有以下几点：
1、 KEEP-COOL疲劳驾驶智能安全等级评估方法
本系统运用了智能控制的方法，自动根据不同的车速、路况设定自适应灵敏度，对驾驶员进行疲劳预警。
本系统突破了以往的一些车辆疲劳驾驶预警系统采集信号时需接触人体（如测心跳速度，脑电波）的不便之处，主要通过摄像头采集驾驶者的面部图像信息进行非接触式的信号采集。这种图像检测具有人机交互友好、检测范围广、信息容量大、可扩展性强等优点。使智能车辆驾驶员更加舒适地驾驶。
绝大多数的交通事故是由于驾驶员错误造成的，据统计，2005年至2009年间美国全国发生的交通事故中，驾驶员疲劳致使车祸的频率为76%，车辆冲出车道发生的频率为42%，车辆碰撞发生频率为 68%。
本设计的最大的特点是融合了多种传感信息（包括驾驶人眼部特征、车道偏离、PSD等），根据本设计提出的KEEP-COOL疲劳驾驶安全等级评估方法，对车辆驾驶的安全等级进行综合的评估。在疲劳驾驶、车辆冲出车道，追尾等事故发生前进行预警，保障了驾驶员人身安全，减少了经济损失。经测试，本方法进行疲劳预警的效果，要远远优于单一指标时的预警效果。
2、 改进的图像处理实时算法
本系统对传统的人眼识别算法和车道检测算法进行了优化，通过训练新的AdaBoost级联分类器、引入Kalman预测算法、自适应阈值提取算法等方法，有针对性地提高了图像识别的精度和速度，增加了整个系统的实时性和准确性。
3、 WLAN无线网络远程监控
本系统的WLAN无线网络远程监控模块，将无线远程监控引入公共交通，尤其是客运、货运公司对车辆的实时远程监控中。提高了信息传输效率，保障了人身和财产安全。
同时，对交通管理部门与运输公司来说，实时监控车辆情况，防止驾驶员超速、超时驾驶。

第十二届“挑战杯”作品 三等奖
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