疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及FPGA實(shí)現(xiàn).pdf

1、許多國(guó)家調(diào)查分析發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致交通事故的原因有酒后駕車、超速行駛、疲勞駕駛、超載駕駛和違章行駛等。而進(jìn)一步由統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)疲勞駕駛是重要原因之一，每年造成的交通事故數(shù)量已經(jīng)不亞于酒后駕車和超速所造成的事故數(shù)量。為了降低交通事故的發(fā)生率，減少全球經(jīng)濟(jì)損失，保障人們的生命安全，預(yù)防疲勞駕駛將是一種有效的手段，而疲勞駕駛的檢測(cè)則是預(yù)防疲勞駕駛的關(guān)鍵。本課題旨在研究開發(fā)出一種能夠?qū)︸{駛員疲勞狀態(tài)實(shí)時(shí)檢測(cè)的裝置。在不影響駕駛員駕駛操作和注意力的前提

2、下，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)駕駛員的眼睛狀態(tài)，判斷其是否處于疲勞狀態(tài)，且能夠在檢測(cè)出駕駛員處于疲勞狀態(tài)時(shí)進(jìn)行報(bào)警提醒，以此達(dá)到有效避免因疲勞駕駛引起交通事故發(fā)生的目的。
　　本課題設(shè)計(jì)研發(fā)了基于FPGA的疲勞駕駛實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括了三大部分：紅外光源系統(tǒng)、視頻采集存儲(chǔ)及顯示系統(tǒng)、圖像處理算法和疲勞判斷算法的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)。設(shè)計(jì)之初通過對(duì)國(guó)內(nèi)外實(shí)現(xiàn)疲勞駕駛檢測(cè)的各種方案進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與驗(yàn)證后，選定了合適的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案—基于紅外光源的單通道亮瞳

3、圖像采集。根據(jù)人眼在850nm紅外光源照射下，瞳孔反射了90％的入射光后形成的―亮瞳‖效應(yīng)這一現(xiàn)象，系統(tǒng)可以采集到眼睛具有突出灰度信息的視頻圖像；通過引入峰值透過率為850nm波長(zhǎng)的光學(xué)濾波片讓攝像頭采集到背景干擾很小的紅外圖像。檢測(cè)系統(tǒng)所有功能的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)都是在 FPGA核心平臺(tái)上完成的。系統(tǒng)首先通過攝像頭采集到視頻圖像存儲(chǔ)于FPGA內(nèi)部Block Ram中，然后利用乒乓操作把存儲(chǔ)的圖像取出送至圖像處理模塊進(jìn)行人眼亮瞳目標(biāo)分割，最終把

4、分割結(jié)果圖像送至顯示模塊和疲勞判斷模塊進(jìn)行輸出顯示和疲勞判斷，并根據(jù)檢測(cè)結(jié)果判斷是否進(jìn)行報(bào)警提醒。本文設(shè)計(jì)的圖像處理模塊中采用了兩種分割算法進(jìn)行人眼亮瞳目標(biāo)分割，一種是基于改進(jìn)型的閾值分割方法，另一種是基于最近鄰歸類準(zhǔn)則的改進(jìn)型PCNN(Pulse Coupled Neural Network)分割方法。疲勞判斷模塊采用的是經(jīng)典的PERCLOS疲勞檢測(cè)算法，通過計(jì)算得到的PERCLOS值判斷駕駛員是否為疲勞駕駛。
　　本課題中采用