基于PERCLOS的列車司機(jī)駕駛疲勞檢測研究.pdf

1、列車行車安全把握著鐵路運輸?shù)拿}，列車司機(jī)的駕駛疲勞是影響列車行車安全最主要的因素，如何實時檢測列車司機(jī)的駕駛疲勞狀態(tài)并及時預(yù)警，從而有效減少列車行車事故的發(fā)生，已成為當(dāng)下的研究熱點。本文利用機(jī)器視覺，研究一種的非接觸式的、準(zhǔn)確的、實時的、魯棒性好的列車司機(jī)駕駛疲勞檢測方法，該方法通過圖像處理的方式提取眼部PERCLOS特征值（單位時間內(nèi)眼睛處于閉合狀態(tài)時間所占的比例），進(jìn)而判斷列車司機(jī)的疲勞狀態(tài)。論文的研究內(nèi)容包括:
　　(1)

2、研究一種由粗到精的快速準(zhǔn)確的人臉檢測定位方法。首先建立了高斯膚色模型并分割出圖像中的膚色區(qū)域，目的是盡量縮小人臉的存在范圍，提高人臉檢測速度。然后采用人臉檢測率最高的AdaBoost算法訓(xùn)練出級聯(lián)的人臉分類器。最后使用人臉分類器在去除了大量背景的膚色區(qū)域中準(zhǔn)確定位人臉位置，作為人眼的檢測區(qū)域。
　　(2)提出一種結(jié)合人眼分類器和動態(tài)人眼模板匹配法的人眼檢測定位方法，該方法利用連續(xù)圖像幀之間人眼位置和形態(tài)的連續(xù)性，首先采用人眼分類器

3、在人臉區(qū)域內(nèi)準(zhǔn)確定位人眼并分割出人眼子圖像作為人眼模板，然后采用模板匹配法在相鄰若干幀圖像的人臉區(qū)域快速定位人眼。為了進(jìn)一步提高人臉的檢測速度，本文采用卡爾曼濾波法在連續(xù)圖像幀中預(yù)測人眼位置，將預(yù)測的人眼位置與下一幀膚色區(qū)域做對比，合理的將人臉和人眼檢測定位過程融合起來，大大降低了人臉檢測耗時，實現(xiàn)了人臉、人眼的快速準(zhǔn)確定位。
　　(3)針對目前人眼狀態(tài)識別方法的魯棒性低和耗時多等問題，本文提出一種結(jié)合眼部寬高比和白黑像素比的人眼