【摘 要】
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据统计,90%交通事故发生的原因均与人的因素有关,而由疲劳驾驶引起的交通事故率尤为显著。因此,交通部要求检测疲劳的终端设备,能够监测驾驶员连续驾驶时长,识别眨眼、打哈欠动作以及疲劳状态。而现有的研究中,对于驾驶员眼部特征的选取比较单一,对于驾驶员点头动作的识别未作考虑,导致误检和漏检的问题频发。此外,仅仅实现了驾驶员疲劳识别功能,未保留驾驶员疲劳数据。因此,本文基于机器视觉非侵入式的优点,实现了人
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据统计,90%交通事故发生的原因均与人的因素有关,而由疲劳驾驶引起的交通事故率尤为显著。因此,交通部要求检测疲劳的终端设备,能够监测驾驶员连续驾驶时长,识别眨眼、打哈欠动作以及疲劳状态。而现有的研究中,对于驾驶员眼部特征的选取比较单一,对于驾驶员点头动作的识别未作考虑,导致误检和漏检的问题频发。此外,仅仅实现了驾驶员疲劳识别功能,未保留驾驶员疲劳数据。因此,本文基于机器视觉非侵入式的优点,实现了人脸识别算法,并基于此完成连续驾驶时长监测与保存驾驶数据功能。然后,通过5种眼睛特征参数、嘴巴特征以及点头特征实现了满足相关法规条件的综合疲劳识别模型。首先,本文基于MTCNN算法对驾驶员进行了人脸检测,并通过残差网络提取当前驾驶员的128维的特征向量,计算人脸注册库间的欧氏距离,识别出驾驶员的身份信息,并基于此完成驾驶员连续驾驶时长检测的功能。接着,本文在模拟驾驶员实验平台上设计了疲劳驾驶实验,并采集相关的实验数据与主观疲劳评价。在此基础上,通过统计学的方法,对眼睛PERCLOS参数,眼睛纵横比等5种眼睛特征参数的有效性进行了验证,并提出了相应的计算方法,然后实现了打哈欠动作以及点头动作的识别算法。此外,基于欧拉角和距离映射的特征补偿方法,解决了拍摄角度以及拍摄距离带来的特征误差。最后,基于支持向量机算法完成了眼部疲劳识别模型的构建,并联合打哈欠识别模型,点头识别模型构建了综合疲劳识别模型。然后在实验数据集上,完成了各个模型的验证。实验证明,本文模型能够满足相关法规的要求。最后,基于Firefly的RK3399高性能主板作为硬件开发环境集成了疲劳识别算法。
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