【摘 要】
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随之经济快速的发展,现如今家庭购买汽车量持续增加。越来越多的汽车在道路上行驶,造成交通事故频频发生,其最主要原因里除了酒后驾驶以外,就是驾驶员过度疲劳驾驶。疲劳驾驶在重大交通事故中的占比也是越来越高,所以,对驾驶员驾驶时的疲劳状态进行检测是非常重要且具有实际意义。世界各地都在开展对预防疲劳驾驶的研究,其中疲劳检测的实时性和准确性是两个非常重要的评价标准。目前在众多的疲劳驾驶检测方法中,基于计算机视
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随之经济快速的发展,现如今家庭购买汽车量持续增加。越来越多的汽车在道路上行驶,造成交通事故频频发生,其最主要原因里除了酒后驾驶以外,就是驾驶员过度疲劳驾驶。疲劳驾驶在重大交通事故中的占比也是越来越高,所以,对驾驶员驾驶时的疲劳状态进行检测是非常重要且具有实际意义。世界各地都在开展对预防疲劳驾驶的研究,其中疲劳检测的实时性和准确性是两个非常重要的评价标准。目前在众多的疲劳驾驶检测方法中,基于计算机视觉的检测因为实时性强、非接触式的特点以及准确率高等受到众多研究人员的青睐。通过人眼和嘴巴这两个面部特征可以对驾驶员的疲劳状况进行反馈,故本文在基于计算机视觉技术的基础上,对驾驶员的眼睛和嘴巴进行特征提取,驾驶员是否处于疲劳可以通过眼睛和嘴巴的状态进行判断。为了使本文研究的疲劳检测算法实时性好,准确率高,主要的研究内容有:(1)人眼和嘴巴默认是在人的面部上,故为了提高后续的识别速度和准确率,本文在对眼睛和嘴部定位之前,先对其进行人脸检测,且在人脸检测之前对图像进行预处理。预处理主要是为了减少驾驶员在驾驶时光线和噪声的影响,主要包括图像的灰度化,直方图均衡化以及光照补偿等。在保证人脸检测准确率的情况下,为了满足本文对于检测速度的要求,选择基于Haar-like特征的Adaboost算法来对人脸进行检测。为了满足实验实时性的要求,选择基于卡尔曼滤波改进的Camshift算法对人脸进行动态追踪。(2)为了进一步加快检测速度,在对人眼区域进行精确定位之前,先根据人脸面部的几何先验知识和水平灰度投影法实现人眼粗定位,再通过对比几种边缘检测算子的检测效果,选取Sobel算子实现眼睛轮廓地提取,对眼睛区域进行精准定位;嘴巴的分布符合“三庭五眼”的规律,通过改进的嘴巴“三庭五眼”法实现嘴巴区域定位。(3)人眼和嘴巴不同程度地闭合在一定条件下可以对驾驶员的疲劳状况进行反馈。人的眼睛在正常情况下可以近似看作一个椭圆形,因此在实现人眼精准定位后,利用最小二乘法的椭圆拟合将人眼拟合为椭圆形,通过椭圆方程得到长短轴参数,人眼的闭合状态可以通过长短轴的比值进行判断。选取PERCLOS准则以及眼睛的眨眼频率相结合的方式来实现眼睛的疲劳判断。嘴巴的状态识别主要根据嘴唇和肤色的颜色分量R和G之间的差异大这一特点,计算嘴巴内区域、嘴巴周围皮肤以及上下嘴唇像素之间的R-G值,它们之间的大小关系有:上下嘴唇>周围皮肤>嘴巴内区域,根据以上的排序,以及嘴唇上R和G颜色分量差值最大的特点,通过迭代法获取合适的阈值T,通过阈值分割法将嘴巴的内轮廓区分出来,拟合嘴巴内轮廓,画出嘴巴内轮廓的最小外接矩形,嘴巴的闭合状态通过内轮廓的高宽比判断。根据嘴巴打哈欠的频率对嘴巴的疲劳状态进行分析,最后将结合眼睛和嘴巴对驾驶员进行全面地疲劳分析和判断。最后,本文的实验选取了每段为60秒即每段为1800帧的6段视频,设计思路是每60秒计算一次PERCLOSE值和眨眼频率以及打哈欠频率,通过实验结果得出本文设计的算法在进行疲劳检测的过程中,是符合预期设计的目标,整体识别的准确率较高,检测效果较好,满足实际应用的需要,对于保障驾驶员安全驾驶具有重大的意义。
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