基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的駕駛員疲勞檢測(cè)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在我國(guó)，隨著人們生活水平的提高，汽車保有量迅速增加，交通事故的發(fā)生也越來越頻繁，給社會(huì)造成了極大的危害。疲勞駕駛是引發(fā)交通事故的主要原因之一，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)駕駛員的疲勞狀態(tài)并適時(shí)發(fā)出警告是減少此類事故發(fā)生的有效手段。由此可見研究并實(shí)現(xiàn)疲勞檢測(cè)相關(guān)算法，有著重大的現(xiàn)實(shí)意義。
　　在分析研究了國(guó)內(nèi)外疲勞檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，依據(jù)現(xiàn)實(shí)情景，本文提出了駕駛員疲勞檢測(cè)的總體設(shè)計(jì)方案并進(jìn)行了仿真實(shí)現(xiàn)。在定位階段，主要應(yīng)用Adaboost級(jí)聯(lián)分類器進(jìn)

2、行檢測(cè)，首先檢測(cè)人臉，然后在人臉范圍內(nèi)檢測(cè)人眼，這樣減少了搜索的范圍，提高了人眼檢測(cè)的速度。對(duì)檢測(cè)到的人眼進(jìn)行甄別，提取真正的駕駛員眼睛區(qū)域，作為人眼模板。在跟蹤階段，主要運(yùn)用模板匹配的方式對(duì)人眼進(jìn)行跟蹤，在跟蹤丟失時(shí)進(jìn)行重新定位。進(jìn)行模板匹配前，先對(duì)人眼區(qū)域進(jìn)行預(yù)測(cè)，可減少搜索的范圍，提高準(zhǔn)確率和速度，本文運(yùn)用勻變速思想根據(jù)連續(xù)三幀人眼的位移情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。為了解決傳統(tǒng)的模板匹配算法受累積誤差和人眼眨動(dòng)的影響導(dǎo)致的跟蹤丟失問題，本文引入

3、模板更新環(huán)節(jié)。具體就是在模板匹配之后，提取人眼輪廓，根據(jù)提取到的輪廓進(jìn)行人眼模板更新。在疲勞評(píng)測(cè)階段，根據(jù)提取的人眼狀態(tài)參數(shù)統(tǒng)計(jì)眨眼頻率和計(jì)算PERCLOS值，為合理利用兩個(gè)疲勞指標(biāo)，使疲勞狀態(tài)檢測(cè)更加實(shí)用，本文提出了在不同階段運(yùn)用不同疲勞指標(biāo)的疲勞狀態(tài)檢測(cè)流程。
　　本文疲勞檢測(cè)算法的仿真實(shí)現(xiàn)，是在VS2008開發(fā)環(huán)境下使用C＃編程語(yǔ)言調(diào)用OpenCV計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)完成的。并模擬實(shí)際行車時(shí)駕駛員的頭部運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行了測(cè)試。在不同光照