机动车驾驶员疲劳驾驶检测系统研究.pdf

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1、·6·内燃机与配件机动车驾驶员疲劳驾驶检测系统研究韩怀阳；王秀丽(广西交通职业技术学院，南宁530023)摘要：从基于的面部特征检测识别入手，设计疲劳驾驶检测系统。首先对系统的总体设计、硬件和软件设计进行分析，重点介绍OpenCV、Dlib库的优点以及图像预处理。最后对驾驶员疲劳状态进行判定进行分析，重点介绍眼部和嘴部分析方式及数据处理方法、疲劳判定准则。试验分析真实该系统可以准确判定机动车驾驶员的疲劳状。关键词：疲劳状态；检测系统；面部识别0引言据相关资料统计，疲劳驾驶是影响交通安全的头号“杀手”。特别是在高

2、速公路发生的重特大交通事故中，因疲劳驾驶造成的事故所占比例达40％以上【lI。由于疲劳驾驶引发的交通事故往往是在驾驶人毫无预见性、且未采取主动避险措施的情况下发生的，往往导致车毁人亡，损害后果十分惨重。由于疲劳驾驶的危害性很大，全世界都在制定法规和政策来减少疲劳驾驶的情况发生。但由于疲劳驾驶监管困难，所以对于交通警察来说，基本都是靠宣传来提高驾驶员的认知程度，收效甚微翻。现如今，各大车厂都在如何防止疲劳驾驶的技术上投入了很大的研发力度。笔者结合个人工作经验，设计机动车驾驶员疲劳驾驶检测系统。1机动车驾驶员疲劳检

3、测系统设计1．1总体设计方案系统分为图像捕捉、预处理、特征检测提取以及特征识别分类四个模块，总体结构框架见图1。图像捕捉模块是系统基础，用于检测行车过程中驾驶员图像，根据驾驶员面部特征检测疲劳状态。图像预处理模块通过滤波、增强等技术处理面部图像，降低或消除噪声。特征提取模块负责检测和跟踪人脸、分析眼和嘴特征。特征分类识别模块负责面部特征状态分类，根据系统设定的疲劳状态判定标准评价驾驶员的疲劳程度。1．2硬件及软件系统设计系统硬件主要包括摄像头和计算机部分，计算机需具备近红外功能。本系统采用COMS摄像头采集驾驶

4、员面图特征图像，计算机负责数据处理。系统软件开发平台环境为VisualStudi02010，开发语言C++【31；图像处理采用OpenCV和Dlib等图像处理软件相关好函数设计。OpenCV2．0及以上版本编程语言及函数结构均已C++为主，调取软件函数更加便利。课题项目：本文是2016年度广西高校中青年教师基础能力提升项目：项目名称：机动车防止疲劳驾驶报警系统，项目编号：KY2016YB71。作者简介：韩怀阳(1980一)，男，山东寿光人，讲师，硕士，毕业于广西大学机械工程学院，研究方向为车辆工程、工程机械：王

5、秀丽(1970一)，女，广西百色人，起重运输与工程机械专业，本科，广西交通职业技术学院汽车工程系讲师，研究方向为工程机械运用与维护。图1系统整体结构框架OpenCV的源代码属于开基于Intel处理器指令集开发的优化代码，程序执行速快、效率高。同时，OpenCV还具有强大的图像和矩阵运算能力、跨平台性及灵活的用户接口，程序可移植到Windows、Android、lOS等诸多操作系统中使用。基于OpenCV的优点，OpenCV在处理图像、识别目标等方面已得到大量运用。Dlib库是一种使用C++技术编写的跨平台软件，

6、该软件函数丰富，具有网络处理、图像处理、数据挖掘、数值优化等功能141。Dlib库具有文档完善、可移植性、函数丰富特点，Dlib库内函数具有详细文档而及示例代码，可在多个操作系统中运行，无需第三方软件库。1．3图像预处理外界环境变化对图像采集点质量造成严重干扰，如光照条件变化容易影响系统检测判断结果。图像预处理模块利用图像处理技术降低或消除图像噪声，方便系统检测和识别的驾驶员面图特征。1．3．1图像滤波图像滤波是消除图像噪声的常用方法，该技术可以在不影响图像原有边缘和轮廓的基础上，提高图像清晰度i51。常见图像

7、滤波方式包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波三类，中值滤波具有计算简单且对图像特征影响小的优点，更适合图像去噪处理。1．3．2直方图均值化直接对比度增强和间接对比度增强是常用增强图像对比度方法，直方图均值化属于间接对比度增强法，既利用非线性处理方式均匀处理图像像素值，使图像像素均匀分布，从而提升图像对比度。直方图均值化处理可以提升亮度、色调，增强对比度，使图像更为清晰，从而提高系统检测面图特征的准确性。具体处理方式如下：InternalCombustionEngine＆Parts·7·①计算原图图像像素值数量；②获

8、取原始图像的直方图；③计算累计分布函数；④根据累计分布函数修改图像灰度等级。2驾驶员疲劳状态及试验疲劳状态主要根据睁眼、张嘴程度进行判断，该过程需要对面部特征状态进行详细分析，提取面部特征状态数据。2．1眼睛状态分析眼睛状态分析依据为睁眼宽度，既上下眼睑增大或减小间距。由于眼睛轮廓与椭圆相似，因而可以根据椭圆短轴长度作为上下眼睑的间距。根据以往研究，眼睛区域可分为6个特征点。结合特征点