版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、現(xiàn)代經(jīng)濟的飛速發(fā)展,人民生活水平的迅速提高,越來越多的車輛走進了平常百姓的家庭。但是頻繁的交通事故也給人們的生命財產(chǎn)安全造成重大損失,而其中駕駛員疲勞駕駛所導(dǎo)致的交通事故占其中很大的一個比重。如果有一套車載系統(tǒng),能檢測到駕駛員的疲勞駕駛,并及時給予警示,提醒駕駛員注意安全,就可以很大程度上避免交通事故的發(fā)生。因此,找尋一種實時性好、可靠性高的疲勞駕駛檢測方法,對于保障道路安全,人們的生命財產(chǎn)具有不可忽視的現(xiàn)實意義。
本文提出的
2、以計算機視覺及數(shù)字圖像處理為基礎(chǔ)的疲勞駕駛檢測方法,是一種非接觸式的檢測方法。檢測方法主要包括圖像采集,人臉檢測,頭部姿態(tài)跟蹤,哈欠檢測,眼瞼匹配以及最終的疲勞判定等幾個部分。本文的主要內(nèi)容包括:
1.本文在人臉定位的基礎(chǔ)上,通過人臉中心位置的坐標(biāo)來考察駕駛員頭部位姿變化,并提取瞌睡點頭的頻率 NodFreq最為疲勞判定的一個特征參數(shù);此外,通過嘴部分類器及積分投影的方法,對駕駛員打哈欠的動作進行檢測,作為疲勞駕駛判定的另一個
3、輔助特征。
2.本文對輪廓模型 ASM( Active Shape Model)算法及 AAM( Active Appearance Model)算法進行理論分析,在原有基礎(chǔ)上對其進行改進并應(yīng)用到眼瞼活動輪廓的匹配跟蹤上,以實現(xiàn)眼睛疲勞特征PERCLOS參數(shù)的提取。其中,引入LBP局部特征的 LBP-ASM提高了原始 ASM的準(zhǔn)確性,而加入預(yù)處理的PLBP-ASM(Preprocessing LBP-ASM)則可以更好地適應(yīng)光
4、照的變化;針對AAM算法在局部細(xì)節(jié)匹配上的不足,將 ASM算法與其結(jié)合提出局部紋理表觀模型LT-AAM(Local Texture AAM)算法,該算法在保障眼瞼全局匹配正確的基礎(chǔ)上,可以使得眼瞼處局部特征點的匹配更加準(zhǔn)確。
3.本文對上述算法進行實驗,并分析比較性能參數(shù),考慮準(zhǔn)確性及實時性等因素,最后選取 PLBP-ASM算法搭建測試軟件,將統(tǒng)計的眼睛閉合信息計算PERCLOS參數(shù),結(jié)合點頭頻率(NodFreq)參數(shù)及哈欠的
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于輪廓模型的疲勞駕駛檢測技術(shù)的研究.pdf
- 基于機器視覺的疲勞駕駛檢測方法研究.pdf
- 基于眼部信息的疲勞駕駛檢測方法研究.pdf
- 基于人臉定位技術(shù)的疲勞駕駛檢測方法.pdf
- 基于人臉圖像分析的疲勞駕駛檢測方法研究.pdf
- 基于人臉定位的疲勞駕駛檢測方法的研究.pdf
- 基于機器視覺的駕駛員疲勞駕駛檢測方法研究.pdf
- 基于單目視覺的疲勞駕駛檢測方法研究.pdf
- 基于視覺通道的疲勞駕駛檢測.pdf
- 基于人眼定位技術(shù)的疲勞駕駛檢測方法.pdf
- 基于人臉檢測的疲勞駕駛分析.pdf
- 多特征融合的疲勞駕駛檢測方法研究
- 多特征融合的疲勞駕駛檢測方法研究.pdf
- 基于DSP的疲勞駕駛監(jiān)測方法研究.pdf
- 基于ARM的疲勞駕駛檢測系統(tǒng).pdf
- 基于面部特征的疲勞駕駛檢測.pdf
- 基于adaboost算法的駕駛員疲勞駕駛檢測
- 基于駕駛員行為特征的疲勞駕駛檢測方法的實現(xiàn).pdf
- 基于FPGA的疲勞駕駛檢測系統(tǒng)設(shè)計.pdf
- 基于FPGA的疲勞駕駛檢測系統(tǒng)研究.pdf
評論
0/150
提交評論