基于图像处理的疲劳检测系统结题论文

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1、教育部国家大学生创新性实验计划项目类别：国家创新基金基于图像处理的疲劳检测系统结题论文项目时间：2009年11月~2010年11月项目负责人：肖永龙承担单位:空天科学技术

2、*究院摘要疲劳驾驶是当今交通安全的重要隐患之一。驾驶人在疲劳时，其对周围环境的感知能力、形势判断能力和对车辆的操控能力都有不同程度的下降，因此很容易发生交通事故。因此，研究开发高性能的驾驶人疲劳状态实时监测及预警技术,对改善我国交通安全状况意义重大。本系统旨在准确判断得到驾驶员的疲劳程度，判断PERCLOS值是最具冇潜力和最准确的疲

3、劳测定方法之一，其中PERCLOS指在一定的时间内眼睛闭合时所占的吋间比例，通过对驾驶室屮的驾驶员快速准确的定位其眼部区域，接着得到其眼睛状态，最后计算得到PERCLOS值。根据PERCLOS值的判断标准得到驾驶员的疲劳程度，用以警示驾驶员。关键词：司机疲劳；疲劳检测；PERCLOS目录第一章引言11.1.选题背景11.2.系统简介1第二章整体32.1.图像获取32.2.人眼面积的显示42.3.参数的显示42.4.状态信息42.5.系统的功能5第三章读取视频模块6笫四章图像处理模块74.1.图像识别方

4、法74.1.1.肤色识别74.1.2.AdaBoost算法84.1.3・AdaBoost算法训练94.1.4.Haar-like生成简单分类器104.2.训练自己的分类器104.3.识别人脸模块124.4.定位人眼模块13第五章参数计算模块155.1.计算人眼面积模块155.2.perclos值计算165.2.1.perclos的原理或概念165.2.2.我们计算perclos的方法17第六章线程管理模块18结束语20参考书口21附录22第-章引言第一章引言1.1.选题背景疲劳驾车是引发道路交通事故的

5、一个重耍因索，从国内历年交通事故统计的大量案例分析中可得出结论:因司机疲劳驾驶所造成的道路交通事故约占总数的15%至20%。而随着交通运输业的不断发展，这一比例可能述会继续上升。交通事故给国家造成巨大的经济损失和人员伤亡，给个人造成难以想象的后果，增加了社会的不安定因素，因而研究预防检测疲劳的方法意义深远而重大。目前疲劳的生理特征的检测方法较多，其中PERCLOS指在一定的时间内眼睛闭合时所占的时间比例。美国联邦公路局曾经检测PERCLOS、头部姿势的变化、脑电图等方法的测试结果与疲劳的关系程度。结果

6、显示PERCLOS与客观疲劳程度的相关系数最大，可以说PERCLOS是最具有潜力和最准确的疲劳测定方法之一。目前，PERCLOS方法已被公认为最有效的、实吋的驾驶疲劳检测方法,具有实时、非接触式检测的特性。因此，研制基于PERCLOS和图像处理疲劳检测系统，进行驾驶员疲劳状态的检测，在驾驶员疲劳驾驶时进行报警提醒，对于提高行车安全，降低交通事故发生率具有重要意义。当然，基于图像处理的疲劳检测系统，也可以对工厂工人的疲劳程度进行实时检测，提早发现工人的疲劳状况，这不仅可以为决策者做出决策提供依据,更可以

7、提高工作效率，提高产品质量，述可以更好地保护工人的身体健康，对工厂和工人来说，进行疲劳检测也具有重大意义。1.2.系统简介该疲劳检测系统主耍是通过从摄像头中读取图像，然后对所得到的图像进行人脸定位，人眼定位，人眼面积的计算，perclos值的计算以及疲劳判断，进而实现对人疲劳状态的实时检测及报警的功能，满足疲劳检测的基本需求。该疲劳检测系统的主要框架如图1-1：疲劳检测系统1图像读取■图里竺理■参数兰算11人脸定位II人眼定位人眼面积计算1

8、Perclos值计算［图第-章引言包括图像读取，图像处理，参

9、数计算这三个模块，其中在图像处理模块中，主耍是对读取到的图像进行人脸定位和人眼定位，在计算参数时，主要是计算人眼的面积，并根据计算出来的人眼面积系列，进行perclos值的计算。在该系统屮，每个模块都放在一个线程屮运行，线程间的通信采用windows的消息循环机制，数据通信通过传递指针的方式实现。通过一定的线程管理激活机制，使得系统得以实现对人疲劳状态的实时检测及报警的功能，满足疲劳检测的基木需求。系统开发环境：•VC++2008•OpenCV2.0•・NETFramework该系统的运行环境：•.N

10、ETFramework•windows系统第二章整体第二章整体该疲劳检测系统如图2-1：E2-1主要有视频图像区，参数区，操作区及人眼面积波形显示区组成，当操作者打开程序，单击开始按钮后，程序便自动进行疲劳检测，定位人脸，定位人眼，计算人眼面积，计算perclos值，如果单击打开波形按钮，则会打开人眼面积波形窗口，实时显示当前人眼而积的波形。另外，该系统述提供暂停功能，零时关闭系统中正在运行的线程，以降低程序对系统的消耗。2.1.图像获取囹像区AR图2・