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1、中国农业大学学报2002,7(2):104～109JournalofChinaAgriculturalUniversity基于PERCLOS的机动车驾驶员驾驶疲劳的识别算法①郑培宋正河周一鸣(中国农业大学车辆与交通工程学院)摘要阐述了PERCLOS测评驾驶疲劳的机理,对测试驾驶疲劳的几种方法的测试精度进行了比较,认为P80是最好的。应用二维高斯模型、灰度直方图、灰度模式匹配等图像分析和识别手段定位和追踪眼睛睁开、闭合的变化过程,统计出眼睛闭合时间。利用概率和数理统计方法给出了一种行之有效的、基于PERCLOS的机动车驾驶员疲劳程度测评的新算法。关键词PERCL
2、OS;驾驶疲劳;图像识别;灰度模式匹配;测评算法中图分类号U491131;TP391141PERCLOS-BasedRecognitionAlgorithmsofMotorDriverFatigueZhengPei,SongZhenghe,ZhouYiming(CollegeofVehicleandTrafficEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China)AbstractAbriefreviewofdetectingandevaluatingtechniqueofmotordriver
3、fatigueisprovided.Accordingtothecomparisonbetweenseveralcommonlyuseddetectingandevaluatingtechniquesofmotordriverfatigue,theP80ofPERCLOS(theproportionoftimetheeyeswereclosedatleast80percent)ismostsignificantlycorrelatedwithdriverfatigue.AconvincingcasehasbeenmadethatsloweyeliddroopP
4、ERCLOShasthebestpotentialtodetectfatigue.Afeasiblemethodbasedonthemathematicalmodelandsymmetryanalysisispresentedtodetectandlocatethedriver'seyeinanimageandthegrayscalemodematchingtechniqueisusedtodeterminethedriverfatiguedegree.Anexamplefordetectingtheeyelidclosureoverthepupilovert
5、imeisgiven.Thecombinationsofmathematicalmodelandsymmetryanalysisincreasestherobustnessoftheperformancewhilethetargetisdeformed.Theschemeissuitableforhumanfacelocationinintelligenthuman2machineinterfaceandprovidesagroundworktopracticalapplicationoffacerecognitiontechniques.ThePERCLOS
6、2basedrecognitionalgorithmswillbeconsideredasamosteffectivemethodusedtoaccomplishreal2timemeasureofalertnessforin2vehicle,drowsiness2detectionsystems.KeywordsPERCLOS;driverfatigue;imagerecognition;grayscalemodematching;detectingandevaluatingalgorithms早期对驾驶疲劳的客观测评主要从医学角度出发,借助医用脑电图仪、心
7、电图仪、肌电图仪测试驾驶员的脑电波形、心电波形、肌电波形,从而确定其疲劳程度。尽管这种方法比较准收稿日期:20010713①郑培,北京清华东路17号中国农业大学(东校区)213信箱,100083第2期郑培等:基于PERCLOS的机动车驾驶员驾驶疲劳的识别算法105确,但测试条件苛刻,过程复杂,不易推广应用。在过去的10年里,对驾驶疲劳测评技术的研究逐渐引起许多国家的普遍重视,但是,到目前为止,机动车驾驶员驾驶疲劳测评技术还未达到成熟的地步,实用的软件系统尚未推出。随着计算机应用技术的发展,驾驶疲劳测评技术必将得到很大的提高。1用PERCLOS测评驾驶疲劳的机理
8、[1]PERCLOS(percenta
