基于紅外視頻的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、長時(shí)間連續(xù)的工作，導(dǎo)致駕駛員的視覺神經(jīng)高度緊張，容易出現(xiàn)疲勞狀態(tài)。在駕駛過程中，如果駕駛員疲勞了，神經(jīng)則容易失去警惕，然而駕駛員短暫的失誤就可能引起重大的災(zāi)難。由此可見，研究疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)非常重要。根據(jù)目前官網(wǎng)上公布的全國交通事故數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，每年全國涉及人員傷亡的交通事故約20萬起，且疲勞駕駛是造成交通事故的主要因素。其中，在交通事故統(tǒng)計(jì)中表明，31％發(fā)生交通事故的貨運(yùn)卡車駕駛員直接死亡，而58%的貨運(yùn)卡車安全事故是由于駕駛員疲勞駕駛引

2、起的。因此，針對(duì)疲勞駕駛檢測(cè)裝置的研究有著重要的意義與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。近幾年，疲勞駕駛檢測(cè)已成為機(jī)器視覺應(yīng)用中的熱點(diǎn)研究問題，尤其針對(duì)夜間圖像的研究日益增多。
　　本文首先介紹了本課題的研究背景、意義以及目前國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)疲勞檢測(cè)的研究現(xiàn)狀。然后針對(duì)疲勞駕駛檢測(cè)的要求，設(shè)計(jì)了一種基于TMS320DM6437視頻開發(fā)平臺(tái)的駕駛員疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)是通過采集駕駛員紅外視頻圖像，先對(duì)其進(jìn)行圖像去噪處理；其次是采用基于膚色模型的Ada

3、Boost算法的人臉檢測(cè)方法，進(jìn)行人臉檢測(cè)；并根據(jù)積分投影法結(jié)合AdaBoost算法對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行人眼定位；然后采用改進(jìn)的Mean-Shift算法對(duì)眼睛進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，并對(duì)眼睛特征進(jìn)行提取；同時(shí)，結(jié)合疲勞狀態(tài)的判定標(biāo)準(zhǔn)，判斷駕駛員眼睛的不同狀態(tài)：完全睜開，完全閉合或者半睜半閉。最后，報(bào)警系統(tǒng)會(huì)在檢測(cè)到駕駛員疲勞狀態(tài)時(shí)，及時(shí)提醒駕駛員。
　　該疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)包含圖像采集、圖像處理、疲勞判斷和報(bào)警系統(tǒng)模塊。利用紅外照明的CCD攝像機(jī)采