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《毕业设计（论文）-基于图像处理的防疲劳驾驶测试》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、基于图像处理的防疲劳驾驶测试32摘要随着计算机图像处理技术的发展,利用图像处理技术来监控驾驶员的行为已经成为可能。利用摄像头持续不断地检测驾驶员的眼睛,提取其特征信息，可以较为有效地分析出驾驶员的精神状况。本设计是通过在视频中对人脸进行自动跟踪，找出眼部图像，然后进行一系列图像处理，最后得到眼睛的二值化图像，从而判断出眼睛开合状态。根据采集的数据判断出驾驶员是否出现疲倦，并在出现疲倦特征的时候做出警告。在多次警告后驾驶员的精神状态依然没有改善的情况下，系统会自动降低车速，以保证行车安全。关键词：人脸检测
2、，Haar分类器，同态滤波，区域生长，疲劳度检测32ABSTRACT:Thestateofeyelidmaybeoneoftheeffectivewaystoreflectdriver'scondition.Comparedwiththedetectionofcerebralwaveorthevelocityofthecar,judgingthestateofeyelidmayprovetobemoresimple,directandeconomical.Withtheadvancementofdigi
3、talimageprocessing,ithasalreadybecomepossibletoapplyforimageprocessingtechniquestomonitoradriver'saction.Hence,byusingadigitalcameratoconstantlydetectingdriver'seyes,wecaneffectivelyanalyzehisstateofmindwiththeinformationextractedfromtheimage.Byautomatic
4、allytrackingahumanfacethroughthedigitalcamera,thesystemwillthenfocusontheimageofeyes.Andwithaseriesofimageprocessing,itwillthenbeabletojudgewithstateofeyes(openorclosed)fromthebinaryimage.Basedonthedatapreviouslygatheredandstored,itcanmakeajudgmentwhethe
5、rthedriverisabouttofallasleepandwillmakecertainalarmifthathappens.However,whennosignofameliorationofstateofmindisshownafterseveralwarnings,thesystemwillthenautomaticallyslowdownthevelocityofthecar,soastoguaranteesafedriving.KEYWORD:FaceDetection，Haarclas
6、sifier,homomorphicfiltering,regionalgrowth,fatiguetesting321前言随着社会经济的发展,机动车辆与日俱增,随之而来的行车安全问题越来越受到人们关注。根据英国汽车协会统计，英国车祸的死亡事故中，有10%是因司机疲劳驾驶引起的。同时有资料表明，高速公路发生的交通事故中，有50%以上是由于长时间疲劳驾驶或所见目标单调使司机注意力不集中、甚至打瞌睡等原因造成的。疲劳驾驶可能影响驾驶员的警觉和安全驾驶能力，从而让交通安全事故发生的机会大大增加【1】。要降低交
7、通意外的发生，最重要的一个途径就是防止驾驶员疲劳驾驶。而要防止疲劳驾驶，最重要的一点是要时刻监测着驾驶员的精神状况。从人体疲劳特征的研究结果看，疲劳驾驶的典型反应包括：眼帘的频繁眨动；瞳孔逐渐变小，甚至闭合；哈欠增多；头部前倾或后仰；方向盘微调，驾车左右摇摆；反应能力下降等。目前,已有一些简单实用的疲劳测评方法，如脑电图EEG、肌电图EMG、眼动图EOG、瞳孔测量计等，但这些方法都是接触式的疲劳检测方法，势必会给驾驶员造成一定的影响。为了尽量减少对驾驶员的影响，采取的疲劳检测方法最好是非接触式的。通过摄
8、像头捕捉驾驶员的动作特征来检测驾驶员的精神状况，则是最好的非接触式检测方法，因为在车厢内安装监控摄像头对驾驶员机会是没有影响的。从刚才提到的各种疲劳驾驶典型反应来看，监测瞳孔变化的难度很大，监测头发运动状况，方向盘微调等又很难用一个量化的标准去衡量。而监测眼睛眨动状态比较容易跟踪，眨眼次数和眼睛闭合情况也可以很清晰地监测出来。因此，通过监测眼睛状态来判断驾驶员是否处于疲劳状态这种方法，相对来说是最有效最直观的。本文所讨论的基于图像处理的防疲
