基于采樣強(qiáng)跟蹤非線性濾波理論的駕駛員眼動(dòng)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、研究駕駛員眼動(dòng)機(jī)制及其非線性眼動(dòng)跟蹤技術(shù)、探討眼動(dòng)與駕駛狀態(tài)的關(guān)系已成為輔助安全駕駛研究的前沿?zé)狳c(diǎn)之一。本論文以現(xiàn)實(shí)駕駛環(huán)境下的駕駛員注意力監(jiān)測為研究對象，以協(xié)調(diào)非線性跟蹤的精確性、魯棒性以及算法的實(shí)時(shí)性之間的矛盾為目標(biāo)，開展駕駛員非線性眼動(dòng)跟蹤研究。具體工作如下：
　　 一、提出基于二維正交Log-Gabor濾波的駕駛員人眼檢測算法。首先研究基于Harr特征的駕駛員人眼檢測方法，雖然該方法檢測速度快，但在夜晚駕駛條件下的駕駛員

2、人眼檢測精度較低。為此，提出了基于二維正交Log-Gabor濾波的駕駛員人眼檢測算法，能有效避免光照對駕駛員人眼檢測的影響。
　　 二、提出一種基于自適應(yīng)模糊強(qiáng)跟蹤EKF濾波算法的駕駛員眼動(dòng)跟蹤方法。首先基于人眼解剖學(xué)的視覺生理基礎(chǔ)，結(jié)合現(xiàn)有的眼動(dòng)跟蹤研究成果，分析現(xiàn)實(shí)駕駛環(huán)境下駕駛員眼動(dòng)模型，提出一種自適應(yīng)模糊強(qiáng)跟蹤EKF濾波算法的眼動(dòng)跟蹤方法。通過模糊邏輯控制動(dòng)態(tài)調(diào)整弱化因子，提高算法的濾波精度；將有限差分替代強(qiáng)跟蹤EKF濾

3、波算法中的非線性函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)，使得濾波算法復(fù)雜度減低，更簡單。最后將該算法用于駕駛員眼動(dòng)跟蹤，并對基于紅外光源的駕駛員眼動(dòng)跟蹤中紅外光源對人眼傷害進(jìn)行評估。通過初步的理論推導(dǎo)和現(xiàn)實(shí)駕駛環(huán)境下的眼動(dòng)跟蹤、基于紅外光源的駕駛員眼動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)表明，基于自適應(yīng)模糊邏輯有限差分的強(qiáng)跟蹤EKF濾波算法具有較高的濾波精度和魯棒性。
　　 三、為提高駕駛員非線性眼動(dòng)跟蹤的實(shí)時(shí)性，提出一種低復(fù)雜度的自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤簡化UKF濾波算法。該算法通過合理減少

4、強(qiáng)跟蹤UKF濾波中Sigma點(diǎn)的采樣策略，在保證跟蹤精確性和魯棒性條件下，降低算法復(fù)雜度。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤簡化UKF濾波的駕駛員眼動(dòng)跟蹤算法能有效緩解非線性眼動(dòng)跟蹤的精確性、魯棒性以及算法的實(shí)時(shí)性之間的矛盾。
　　 四、提出了基于多尺度強(qiáng)跟蹤粒子濾波的駕駛員眼動(dòng)跟蹤算法。針對強(qiáng)跟蹤粒子濾波對駕駛員眼動(dòng)跟蹤精度不高的問題，結(jié)合小波變換多尺度原理和強(qiáng)跟蹤粒子濾波，提出了基于多尺度強(qiáng)跟蹤粒子濾波的駕駛員眼動(dòng)跟蹤

5、算法，有效地降低強(qiáng)跟蹤粒子濾波重要性權(quán)值的方差，提高濾波精度。理論分析和實(shí)驗(yàn)證明，基于多尺度強(qiáng)跟蹤粒子濾波的駕駛員眼動(dòng)跟蹤算法為強(qiáng)跟蹤濾波器，能有效地提高駕駛員眼動(dòng)跟蹤精度和魯棒性。
　　 五、基于眼動(dòng)跟蹤算法的駕駛員疲勞檢測研究。采用駕駛員疲勞檢測評估方法，比較研究了基于眼動(dòng)跟蹤算法的駕駛員疲勞檢測性能，給出了一個(gè)真實(shí)駕駛環(huán)境下的駕駛員疲勞檢測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案。
　　 總之，本論文圍繞著基于采樣強(qiáng)跟蹤非線性濾波理論的駕駛員