——以机器视觉技术探索驾驶安全新路径

　　随着智能网联汽车技术不断发展，智能驾驶正逐步走进大众生活。然而，在人机共驾模式下，驾驶员注意力分散、疲劳驾驶等问题仍然是影响道路交通安全的重要因素。聚焦智能驾驶时代的新需求，山东大学机械工程学院“智驾守护”社会实践团队立足专业优势，将机械工程、机器视觉、智能控制等知识融入实际应用，开展基于机器视觉的驾驶疲劳检测与应急响应系统研发调研，以青年科技力量探索智慧交通安全新方案。

　　本次社会实践围绕民用智能驾驶场景下驾驶员状态监测难题展开研究。针对当前部分疲劳检测产品存在检测精度不足、响应速度较慢、预警方式单一等问题，团队自主设计研发驾驶疲劳检测与应急响应系统，希望通过技术创新提升驾驶安全水平，为智能交通发展贡献高校青年智慧。

　　实践过程中，团队以机器视觉技术为核心，搭建了由图像采集、数据处理和应急响应组成的系统框架。通过高清摄像头采集驾驶员面部信息，系统重点识别眼部闭合时长、眨眼频率、头部姿态变化等关键特征，并结合算法分析实现疲劳状态判断。同时，团队设计了灯光与震动反馈相结合的分级预警机制，实现从疲劳识别到安全提醒的功能闭环。

　　从方案设计到样机研发，从实验室调试到道路测试，团队成员充分发挥机械工程专业特色，完成硬件模块搭建、算法程序部署以及系统联调优化。在实验测试中，研发系统检测准确率达到90%以上，响应时间控制在0.5秒以内，实现了对驾驶疲劳状态的快速识别与及时提醒。

　　为了进一步验证系统应用效果，团队在济南市实际道路环境中开展实地测试，邀请具有智能驾驶使用经验的驾驶员参与体验。测试过程中，团队将样机安装于车辆驾驶舱，对不同驾驶状态进行模拟检测，并结合用户反馈不断优化系统设计。

　　测试结果表明，该系统在真实驾驶环境下仍保持较好的稳定性，能够有效完成疲劳状态识别和分级预警任务。同时，参与测试的驾驶员提出了设备小型化、增加语音提示、优化预警强度等建议，为后续系统升级提供了重要参考。

　　此次社会实践不仅是一次科技创新探索，也是一次工程能力提升之旅。团队成员在研发过程中，将课堂所学转化为解决实际问题的工程实践能力，在硬件设计、算法优化、系统调试和团队协作等方面获得成长，也进一步增强了科技创新服务社会发展的责任意识。

　　未来，团队将继续围绕驾驶疲劳检测技术优化、系统功能完善以及成果推广应用等方向深入探索，推动社会实践成果转化，让更多工科专业知识走出课堂、走向社会，为智慧交通建设和民生安全保障贡献青年智慧。

　　(山东大学 机械工程学院 乔宇同)