基于人眼信息的驾驶员疲劳检测研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：河北工业大学硕士学位论文基于人眼信息的驾驶员疲劳检测研究论文作者：牟骏杰学生类别：全日制专业学位类别：工程硕士领域名称：电子与通信工程指导教师：王霞职称：教授资助基金项目：河北省高等学校科学技术研究重点项目（ZD20131043）ThesisSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofElectronicsandCommunicationEngineeringResearchonDriverFatigueDetectionBasedonEyeInformati

2、onbyMuJunjieSupervisor:Prof.WangXiaFebruary2016ThisworkwassupportedbyScienceandTechnologyResearchKeyProgramofColleges(ZD20131043)摘要在当今社会，交通事故频发，而造成这些交通事故的原因大部分是基于驾驶员的疲劳驾驶，所以研究驾驶员疲劳检测对于预防交通事故的发生起到了重要的作用，研究人眼检测也是精确实时的进行疲劳检测的基础。本文通过视频图像处理的知识来对疲劳驾驶进行研究，获取驾驶员驾驶过程中的眼睛状态信息，结合PERCLOS准则和眨眼频

3、率共同判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。设计并实现了一套基于的PERCLOS准则与眨眼频率相结合的驾驶员疲劳检测系统。本论文的主要研究工作如下：（1）基于HSV和YCbCr空间下的肤色模型的人脸检测。针对驾驶环境中人脸检测易受到光照和驾驶员脸部姿态变化的影响，从常用的人脸检测算法入手，分析检测效果，发现利用肤色模型进行人脸检测可克服光照及人脸姿态的干扰，且其在检测速度及准确率上具有明显优势。采用了改进的HSV和YCbCr空间的肤色聚类模型，实现人脸检测。根据仿真结果可以看出，利用该方案进行驾驶员人脸检测具有对光照和人脸姿态的不敏感特性。（2）优化耦合参数的脉冲

4、耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetworkPCNN）模型人眼检测方法。针对驾驶员人眼检测受光照，人眼开闭，及人脸姿态变化等因素影响，本文提出了一种基于优化耦合参数的PCNN模型结合形态学变换的人眼检测方法，仿真结果表明，本文提出的人眼检测算法在不同光照条件，不同人脸姿态，人眼闭合情况下均能成功检测，且具有检测准确、速度快、不受人眼开闭程度影响的特点。（3）基于眨眼频率及PERCLOS准则的驾驶员疲劳检测。针对驾驶员疲劳检测的多样性，本文从视频中驾驶员的脸部特征入手，依据驾驶员驾驶过程中的眼睛状态对疲劳状态进行判断，深入分析了单一利用PE

5、RCLOS准则进行疲劳判断的局限性，提出了PERCLOS准则结合眨眼频率的驾驶员疲劳判断标准。对驾驶员驾驶视频进行仿真，根据仿真结果看出，本文方法可在检测时间不增加的情况下有效提高驾驶员疲劳检测的准确性。关键字：疲劳检测人眼检测脉冲耦合神经网络IABSTRACTIntoday'ssociety,trafficaccidentshappeneveryday.Andtheseaccidentsaremostlycausedbythefatigueofdrivers.Sotheresearchondriverfatiguedetection,whichtakese

6、yelocationasitsaccuratereal-timefoundation,willplayanimportantpartinpreventingtheoccurrenceoftrafficaccidents.theeyelocationisthebasisofaccuratereal-timefatiguetests.Withthehelpofvideoimageprocessingknowledge,thestatusinformationofhumaneyesindrivingcanbeacquired.OnthebasisofthePERC

7、LOScriterionandblinkrate,thefatiguedrivingwillbedetectedthroughthestatusinformationofeyes.Therefore,thisthesisdesignsandrealizesasetofdriverfatiguedetectionsystem,whichisbasedonthecombinationofPERCLOScriterionandblinkrate.Themainresearchworksofthisthesisareasfollows:(1)Usingtheskin

8、colormodelunderHSVandYCbCr