基于红外视频的疲劳驾驶检测系统研究

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1、分类号：TP391单位代码：10190研究生学号：201305009密级：无硕士学位论文基于红外视频的疲劳驾驶检测系统研究ResearchofFatigueDrivingDetectionSystemBasedonInfraredVideo研究生姓名：刘芳雪专业：控制科学与工程指导教师姓名：于微波指导教师职称：教授2016年4月长春工业大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，《基于红外视频的疲劳驾驶检测系统研究》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究

2、做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：年月日长春工业大学硕士学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春工业大学硕士学位论文版权使用规定”，同意长春工业大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名：年月日校内指导教师签名：年月日硕士学位论文摘要长时间连续的工作，导致驾驶员的视觉神经高度紧张，容易出现疲劳状态。在驾驶过程中，如果驾驶员

3、疲劳了，神经则容易失去警惕，然而驾驶员短暂的失误就可能引起重大的灾难。由此可见，研究疲劳驾驶检测系统非常重要。根据目前官网上公布的全国交通事故数据统计，每年全国涉及人员伤亡的交通事故约20万起，且疲劳驾驶是造成交通事故的主要因素。其中，在交通事故统计中表明，31%发生交通事故的货运卡车驾驶员直接死亡，而58%的货运卡车安全事故是由于驾驶员疲劳驾驶引起的。因此，针对疲劳驾驶检测装置的研究有着重要的意义与实际应用价值。近几年，疲劳驾驶检测已成为机器视觉应用中的热点研究问题，尤其针对夜间图像的研究日益增多。本文首先介绍了本课题的研究背景、意义以及目前国内外学者针对疲劳检测的研究现状。然后针对

4、疲劳驾驶检测的要求，设计了一种基于TMS320DM6437视频开发平台的驾驶员疲劳驾驶检测系统。该系统是通过采集驾驶员红外视频图像，先对其进行图像去噪处理；其次是采用基于肤色模型的AdaBoost算法的人脸检测方法，进行人脸检测；并根据积分投影法结合AdaBoost算法对人脸区域进行人眼定位；然后采用改进的Mean-Shift算法对眼睛进行实时跟踪，并对眼睛特征进行提取；同时，结合疲劳状态的判定标准，判断驾驶员眼睛的不同状态：完全睁开，完全闭合或者半睁半闭。最后，报警系统会在检测到驾驶员疲劳状态时，及时提醒驾驶员。该疲劳驾驶检测系统包含图像采集、图像处理、疲劳判断和报警系统模块。利用红

5、外照明的CCD摄像机采集驾驶员面部图像视频，经过TVP5150视频解码芯片转换为数字图像信号，然后进行图像处理和疲劳判断，选定根据眼睛状态的变化作为判断驾驶员是否疲劳的依据，当驾驶员出现疲劳状况时，系统则及时给出警报。该系统选用主动红外夜视技术的红外CCD摄像机作为视频采集设备，不会干扰驾驶员正常驾驶，能够持续实时的监测目标，并且在黑暗条件下或车内有其他光照情况下也不会干扰系统运作。关键词：红外视频图像人脸检测人眼定位疲劳判别I硕士学位论文AbstractLongtimecontinuousworkresultinthedriver'svisualnervous,andpronetoa

6、fatiguestate.Intheprocessofdriving,ifthedriverfatigue,hisnerveiseasytolosevigilance,however,thedriver’sbrieflyfailurescouldcauseamajordisaster.Therefore,studyfatiguedetectionsystemisveryimportant.Accordingtothecurrentwebsitestatisticsreleasedbythenational,ineachyearourcountryinvolvingabout200000

7、casualtiesinthetrafficaccident,andthefatigueisthemainfactorofcausingtrafficaccidents.Amongthem,inthetrafficaccidentstatisticsshowsthat31%offreighttruckdriverdeathintrafficaccidentdirectly,while58%offreighttrucksafetyaccident