基于人眼檢測的疲勞駕駛監(jiān)測技術研究.pdf

1、隨著高速公路的發(fā)展和車速的提高，全世界每年的道路交通事故與日俱增。據(jù)統(tǒng)計，25％-30％的交通事故源于駕駛員的疲勞駕駛。因此，能否研究出一種快速、準確、實時的疲勞駕駛檢測系統(tǒng)已成為智能交通系統(tǒng)領域的核心問題。 為了實現(xiàn)精確疲勞駕駛檢測，本文首先分析了駕駛疲勞產生的機理和目前的國內外疲勞駕駛檢測方法，經分析對比，本文選用了實時性好、檢測準確率高以及抗干擾性強的PERCLOS檢測方法。本文根據(jù)研究的具體情況，對PERCLOS檢測方法

2、做了相應變換：將時間的比值轉化為連續(xù)幀數(shù)的比值。PERCLOS檢測方法的關鍵是準確的定位人眼，并判斷人眼的張開度，而人眼的精確定位是以人臉的定位為前提的。本文先采用加權平均值法將彩色圖像轉化為灰度圖像，再通過檢測速度較高的Robert邊緣檢測法確定人臉窗口，該方法可以粗略定位人臉，提高檢測速度，從而保證了檢測的實時性。 本文通過采用黑色連通片區(qū)域搜索法在二值化后的人臉窗口區(qū)域中搜索出若干可疑的人眼連通區(qū)，然后在這些連通區(qū)中根據(jù)人

3、臉的結構特性，如人眼在人臉窗口區(qū)域的位置、人眼的形狀大小和對稱性等條件進行篩選，最終實現(xiàn)人眼的精確和快速定位。經實驗驗證，其準確度達到92％，對配戴眼鏡者也有較高的準確率。 本文基于人眼檢測開發(fā)了一套疲勞駕駛檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)在實驗室環(huán)境下使用PC機和普通攝像頭，實現(xiàn)了疲勞駕駛的快速檢測。系統(tǒng)主要包括：人臉圖像的捕獲、人臉檢測、人眼檢測、人眼狀態(tài)判斷以及疲勞狀態(tài)的判斷。通過實驗驗證，該系統(tǒng)能夠實時的檢測到駕駛人員的眼睛，并能有效地