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文檔簡介
1、隨著社會的不斷進步,汽車已經成為了當今世界擁有主宰地位的交通工具。然而汽車數量的上升同時也導致交通事故數量猛增,由司機疲勞駕駛引起的交通事故的發(fā)生頻率更是不斷攀升。如何實時監(jiān)控駕駛員在行車過程中的狀態(tài)并及時預警,從而有效減少交通事故的發(fā)生已成為當下的熱點研究課題。
本文研究了目前國內外普遍采用的駕駛員疲勞檢測方法,對比分析了各種方法的優(yōu)勢和不足,結合本文實驗結果并兼顧駕駛員疲勞檢測實時性、準確性的要求,在PERCLOS檢測
2、原理基礎上對其進行了改進,采用眨眼頻率輔助PERCLOS進行疲勞程度判斷。
本文主要通過圖像處理技術提取駕駛員眼部的實時信息進行疲勞度判別,采用分步識別定位逐步縮小識別范圍。首先通過基于膚色特征的人臉定位方法,利用YCbCr膚色空間對膚色具有明顯聚類性的特點對視頻圖像進行膚色分割,通過積分投影定位人臉區(qū)域。然后采用膚色分割結合多次積分投影的方法確定人眼候選區(qū)域,并利用積分投影精確定位人眼區(qū)域,提取該區(qū)域內人眼的寬高比等信息
3、判斷人眼狀態(tài)和眨眼頻率。最后采用PERCLOS原理中與疲勞程度相關性最好的P80標準進行疲勞評測。實驗中檢測到當強光照等特殊情況刺激人眼時,清醒狀態(tài)下的駕駛員會出現頻繁眨眼的應激反應,導致PERCLOS值f大幅度攀升從而影響疲勞評測結果。針對該情況,本文提出眨眼頻率輔助PERCLOS-P80標準的疲勞評測方法,有效的避免了特殊外界刺激對疲勞評測的干擾,提高了PERCLOS-P80標準的實用性和準確性。
本文所采用的基于眼部
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