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时间:2019-05-15
《基于机器视觉的驾驶疲劳检测研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要摘要司机疲劳驾驶是引发车祸的主要因素之一。根据交通部门的统计,由于疲劳驾驶造成的交通事故占将近事故总数的20%。因此,如何有效的监测和防止驾驶员疲劳驾驶,对于降低交通事故及人员死亡率有着十分重要的现实意义。据美国国家公路交通安全局公布的数据显示,在各种生理特征与驾驶疲劳的相关性中,PERCLOS(单位时间内眼睛闭合时间所占的百分率)与疲劳的相关性最佳,因此我们选用了PERCLOS作为判定疲劳程度的依据。PERCLOS采用了机器视觉的方法,对司机进行实时监测。本文重点讨论了PERCLOS参数的获得方法,提出了
2、一套基于人脸检测、人服定位、眼睛状态值计算流程的计算PERCLOS参数的方法。首先,我们使用Adaboost算法实现了基于Haar-Like特征和Cascade级联分类器的人脸检测。在人脸检测定位的基础上,提出了一种使用水平积分投影定位人眼纵坐标,在图像缩小到以眼睛纵坐标为中心的局部区域的基础上,再采用边缘检测、膨胀边缘区域、连通性分析计算出眼睛区域的横坐标,并从人脸图像中分割出双眼的人眼定位方法。在人眼定位的基础上,提出了一种利用区域似圆比的方法来检测虹膜区域,通过判断虹膜的有无来判断眼睛的睁闭情况的新颖方法
3、来检测人眼状态。最后计算出PERCLOS参数值。整个算法执行时间不超过16ms。人脸检测准确率接近100%,人眼定位准确率约为95%。达到了实时高准确率的检测要求。我们以PC为平台搭建了疲劳实验的硬件系统,并利用OpenCVl羽像处理软件与Halconl蔓t像处理软件提供的接口制作了相应的软件系统。以此实验系统为平台,结合PVT(精神警觉性测试)进行了疲劳实验,实验结果显示了本文方法计算得到的PERCLOS参数与PVT的表示疲劳的相关性,证明了本文提出的方法的正确性。【关键词】:人脸检测;Adaboost;人眼
4、检测;眼睛状态检测;驾驶疲劳检测;PERCLOS东南大学硕士学位论文AbstractDriver'sdrowsinessindrivingactivitiesisthemainfactorsofthetrafficaccidents.AccordingtOthestatisticsofthesurveyconductedbytrafficdepartment,theaccidentscausedbydrivingatfatigueconditiontakeupalmost20percentsofthetotal
5、incidents.Therefore.itisespecciallyimportantintOreducetmf!ficaccidentsandpersonnelmortalitybymeansofeffectivelymonitoringandpreventingdriverfatigue.AccordingtOthedataofNHTSA,thecorrelationbetweenvariousphysiologicalcharacteristicsandfatigue,thePERCLOSisthebe
6、st,SOweselectitasthebasistOdeterminetheextentoffatigue.MachinevisionisadoptedingettingPERCLOSparameterstOsurveilthedrivers.Inthispaper,wediscussthemethodtogetPERCLOSparameters,asetofmethodsusingfacelocation,eyelocationandeyestatementcalculateprocedure.Firstl
7、y,weuseAdaboostbasedonHarr-likecharacteristicsandcascade-basedclassifierstodetecthumanface.Andthen,anamendmentofgrayprojectionsisusedtogettheeyes’y-axis,afterreducetheimagetothelocalregionaroundeyecenter,weusemargindetectanddilatetheedgeofregion、connectionan
8、alysetOgettheeyes’x-axis,andsegregateitfromtheoriginimage.Andthirdly,weimplyanewregionroundlikehoodmethodtodetectthealeSofeye’Siris,byidentifywhetherthereisirisornottOdeterminetheststusoftheeyes
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