司机驾驶疲劳是引发车祸的主要来源之一,测试出司机的疲劳状态并对司机给予警告,可以减少事故的发生。经调查表明,司机在疲劳状态时会打瞌睡,而且眨眼频率增加。如果我们能检测出司机这些面部表情的变化,并给以警告,就可避免因为司机疲劳而产生的车祸。 近年来半导体技术的快速发展,使人工视觉信号的处理成为可能,绝大部分应用也由最初的非实时应用转向高速实时应用。本文所介绍的系统就是实时检测司机的疲劳状态,并给予警告。我们所采用的硬件平台是以TI公司生产的TMS320C6xxx处理器为核心的图像处理平台,时钟频率为600MHz,彩色CCD摄像头采集视频信号,将得到的PAL制式的YUV4:4:4格式的信号输入到处理平台进行处理,将处理后的信号输出到液晶显示屏显示。 本系统采用实时操作系统DSP/BIOS搭建系统整体结构。系统建立了两个任务和两个软件中断,任务间通过信号量和邮箱进行调度。一个任务负责初始化系统硬件资源,然后该任务挂起,进入系统图像处理任务,定位司机的嘴巴和眼睛,并分析是否处于疲劳状态,一旦发现眼睛或者嘴巴疲劳,立即唤醒软件中断报警。眼睛报警的软件中断优先级高于嘴巴报警的优先级。 DSP芯片的功能越来越强大,使信号处理系统的研究重点重新由硬件转移到软件算法上,特别是在图像实时处理领域。本文所介绍的司机疲劳实时检测系统是建立在一定的环境下,即司机的驾驶室内,通过安装摄像头的位置和调节焦距,可以得到一个以司机头部为主体的图像。对于司机面部器官的检测,首先要确定司机的脸部,我们采用帧间差分法和肤色检测相结合的方法。实际生活中运动物体的颜色与人的肤色相近,而且基本外形也差不多的情况是很罕见的,因此先提取运动区域再进行肤色判断和人脸定位。在准确定位脸部的基础上,眼睛和嘴巴的检测综合运用了多种图像处理相结合的方法。采取由出粗到精,逐步定位的策略,在准确定位了眼睛和嘴巴的区域后,再进行疲劳判断分析。本文介绍了多种检测眼睛和嘴巴的方法,并加以分析比较,然后详细阐述了本文所采用的方法。 目前,由于驾驶员疲劳驾驶导致的交通事故逐年递增。用图像的方法对驾驶员的驾驶状态进行实时监控,是解决该问题的较好方案。本文所采用的硬件平台能够很好的满足图像语音实时处理的要求,且系统结构合理,软件算法准确高效,实时性强。该系统能够准确实时的检测司机的状态,并在疲劳时给予语音警报。