基于DSP的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)方法研究.pdf

1、由于疲勞駕駛導(dǎo)致的交通事故數(shù)量不斷上升，疲勞駕駛已成為一個(gè)嚴(yán)重的社會(huì)問題。研制嵌入式的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，對(duì)于避免交通事故，提高交通系統(tǒng)的安全性有著重要意義。 本文重點(diǎn)研究了如何在DSP系統(tǒng)中，基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)駕駛員的疲 勞狀態(tài)。對(duì)人臉檢測(cè)、眼睛定位、疲勞判斷及其算法在DSP中的實(shí)現(xiàn)作了研究。主要研究內(nèi)容有： 1.研究了人臉檢測(cè)、眼睛定位算法以及算法在DSP中的實(shí)現(xiàn)。針對(duì)人臉檢測(cè)，采用了背景差分結(jié)合人臉膚色

2、模型的方法，該方法能快速地完成人臉定位。針對(duì)眼睛定位，提出了積分投影與區(qū)域生長法相結(jié)合進(jìn)行眼睛定位的方法，并應(yīng)用螺旋隊(duì)列尋找初始生長點(diǎn)，改進(jìn)了傳統(tǒng)的區(qū)域生長法。使眼睛狀態(tài)的提取準(zhǔn)確而快速，滿足了穩(wěn)定性與實(shí)時(shí)性的要求。 2.在提取眼睛狀態(tài)基礎(chǔ)上，應(yīng)用模糊決策方法對(duì)PERCLOS(眼睛閉合比)、ECT (最長眼睛閉合時(shí)間)、EBF(眨眼頻率)三種疲勞參數(shù)進(jìn)行信息融合，綜合判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)，減少單一參數(shù)對(duì)疲勞判斷帶來的不確定性。