基于眼睛狀態(tài)的駕駛人疲勞檢測技術的研究.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，交通安全問題日益凸顯，疲勞駕駛作為交通事故的一大禍首，給人類帶來了巨大的災難。傳統(tǒng)的被動防護諸如安全帶、安全氣囊、保險杠等不能做到防患于未然。目前，駕駛人疲勞檢測技術已成為汽車安全輔助駕駛的一個研究熱點，該技術可以有效地提高汽車的主動安全性。因此，具有重要的研究價值和實際應用前景。本文在分析總結出已有駕駛人疲勞檢測方法優(yōu)缺點的基礎上，從硬件系統(tǒng)與算法設計兩個方面展開了對駕駛人疲勞檢測系統(tǒng)的研究和設計。
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2、針對駕駛疲勞檢測嵌入式系統(tǒng)的實現(xiàn)，搭建了基于TMS320DM642（以下簡稱DM642）的視頻系統(tǒng)，探討了基于DM642和TVP5150的視頻采集系統(tǒng)的工作原理和視頻設備驅動程序開發(fā)的關鍵技術。在深入了解FVID類驅動模型的基礎上，完成了基于FVID的DM642驅動設計，實現(xiàn)了視頻圖像的采集。
　　 2.提出了一種基于PERCLOS參數(shù)的駕駛人疲勞狀態(tài)的判別算法，該算法采用由粗到精的思路，逐步定位反映駕駛人疲勞信息的眼睛位置。在

3、CCD攝像機獲得的駕駛人駕駛圖像中，采用AdaBoost和Haar分類器的人臉檢測算法完成對人臉區(qū)域的檢測。利用面部先驗知識，選取眼睛的感興趣區(qū)域，經過相關處理縮小并驗證了人眼候選區(qū)域，然后采用投影曲線分析的方法實現(xiàn)了眼睛的定位。最后將定位到的眼睛區(qū)域與睜眼模板進行匹配，根據(jù)相關性的大小對眼睛的睜閉狀況進行識別，并通過計算PERCLOS參數(shù)來判斷駕駛人員的疲勞狀態(tài)。
　　 3.基于RF5(Reference Framework5