【摘 要】
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随着中国老龄化进程的加速,老年人以及四肢瘫痪病人的数量暴增,医护资源变得十分紧张。但是目前,市面上的护理病床多为手摇式或电动式多功能电动病床,病人无法自主调节病床位姿,因此迫切需要实现基于眼球驱动与调节的智能电动病床。在总结国内外眼动仪的研究现状的基础上,本文针对自然光源下,摄像头采集的人脸图像,以不借助任何外界硬件设备实现眼动测量为目标,研究了基于眼球驱动与控制的病床位姿调节系统关键技术,并在此
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随着中国老龄化进程的加速,老年人以及四肢瘫痪病人的数量暴增,医护资源变得十分紧张。但是目前,市面上的护理病床多为手摇式或电动式多功能电动病床,病人无法自主调节病床位姿,因此迫切需要实现基于眼球驱动与调节的智能电动病床。在总结国内外眼动仪的研究现状的基础上,本文针对自然光源下,摄像头采集的人脸图像,以不借助任何外界硬件设备实现眼动测量为目标,研究了基于眼球驱动与控制的病床位姿调节系统关键技术,并在此基础上研发了基于眼球驱动与调节的智能电动病床。主要研究内容如下:（1）基于现有电动病床产品,设计了一套具有背姿调节、左右侧翻、腿姿调节、排泄辅助以及病床行走转向等功能的多功能电动病床模型,在机械结构和控制系统上均解决了侧翻动作与抬背动作干涉的问题。（2）分析设计了基于眼球驱动与控制的病床位姿调节软件系统的总体方案,从用户管理、手动调节、眼动测量、系统标定、眼球控制等几个方面,详细描述了上位机软件的设计思路,实现了一种形象、易用、可靠的人机交互界面。利用MySQL结合QtSQL模块,实现用户信息的管理;利用QextSerialPort类,实现上位机与下位机的通信;利用Qt定时器事件和绘图事件,实现自动标定过程;利用横向布局、多级界面跳转的方式,结合定时器事件,有效克服了注视估计精度不高的问题,并避免了米达斯接触问题。（3）针对自然光源下,笔记本摄像头采集的人脸图像分辨率不高的问题,给出了基于机器视觉的眼动测量方法,从图像预处理、人脸定位、人眼定位、虹膜中心定位、人眼轮廓点定位等几个方面,分析比较了不同的算法,给出了最优化眼动测量方法。采用高斯滤波和直方图均衡化对人脸图像进行预处理,消除可能存在的噪声并增强图像对比度;采用优化的基于Haar-like特征的Adaboost算法定位人脸ROI;针对Adaboost算法定位人眼误识别率较高的问题,采用先验知识法定位人眼ROI;由于传统的积分投影法定位虹膜中心的效果过分依赖于参数的设置,采用优化的梯度重心法定位眼球中心位置;针对SUSAN算法参数设置不够鲁棒,并且只能定位眼角点的问题,采用级联姿态回归算法实现人眼轮廓点定位。为量化眼球特征,提出了“虹膜中心相对位置法”,并利用基于最小二乘法和SVD的多项式回归算法,实现用户屏幕注视区域估计,有效克服头动的影响。（4）将基于眼球驱动与控制的病床位姿调节系统上位机软件、电动病床硬件联合调试,从手动控制、眼球驱动控制两个方面进行试验,验证设计的硬件平台的可靠性与眼球驱动控制系统的有效性。试验结果表明:基于眼球驱动与控制的病床位姿调节系统可靠性高,对人脸ROI定位的真实检测率可以达到97.98%;对人眼ROI定位的真实检测率可达98.46%;在BioID人脸数据库的1520张样本中,左眼虹膜中心归一化误差小于1.25的比例为86.52%,右眼虹膜中心归一化误差小于1.25的比例为84.55%;不带眼镜时,眼球驱动控制病床准确性可达100%,具有实际应用意义。
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