汽车司机疲劳保护仪的设计

摘要

疲劳驾驶已经成为当今交通事故的主要成因。据调查20％的交通事故是由疲劳驾驶造成的。这一问题引起了人们的广泛关注。为了解决这一问题，本论文设计了一种司机疲劳监测系统，该系统主要通过人脸检测技术和人眼检测识别技术来监测驾驶员眼睛的状态，进而判断驾驶员是否处于疲劳状态，并采取相应的报警措施。
　　 眼睛的定位和状态的识别是这个系统的重点，因为眼睛的特征和状态不仅可以描述人的面部特征，还可以描述人的精神状态。只有完成了眼睛的定位和状态的识别才能实现驾驶员疲劳的评判。但眼睛的大小、颜色、形状等存在很大差异性，眼睛的动态特性以及背景光线的影响等原因为眼睛检测带来了很大的困难。在本文中提出了一种基于纹理分割的眼睛定位方法。该方法利用纹理分割先检测并提取出人脸区域，然后利用人脸的面部特征分布及其纹理分割实现眼睛的精确定位。在完成眼睛的定位采用Kalman滤波与模板匹配相结合的方法实现眼睛的跟踪定位，并通过模板匹配的方法识别眼睛的状态。最后使用PERCLOS方法来评判驾驶员是否处于疲劳状态。

目录

第1章 绪论

1.1 疲劳驾驶状态检测的目的及意义

1.2 疲劳驾驶状态检测的研究现状与发展趋势

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.2.3 疲劳驾驶状态检测的发展趋势

1.3 本课题研究的主要内容

第2章 疲劳检测的理论研究

2.1 驾驶疲劳的理论研究

2.1.1 疲劳驾驶的定义

2.1.2 驾驶疲劳的原因及表现形式

2.2 疲劳驾驶检测技术简介

2.2.1 基于生理信号的检测方法

2.2.2 基于物理反应的检测方法

2.2.3 利用车辆行驶状态检测疲劳的方法

2.3 疲劳驾驶检测方法的分析比较

2.4 PERCLOS疲劳评判理论

2.5 本章小结

第3章 驾驶员脸部轮廓定位

3.1 人脸轮廓定位方法的分类

3.1.1 基于知识的方法

3.1.2 基于统计信息的方法

3.2 常用的人脸轮廓定位方法的对比

3.3 图像纹理特征理论

3.3.1 纹理特征的统计分析法

3.3.2 频谱分析法

3.3.3 统计分析法和频谱分析法的对比

3.4 基于分割纹理的人脸轮廓检测

3.4.1 人脸轮廓检测流程

3.4.2 图像预处理

3.4.3 人脸对称轴的计算

3.4.4 使用DFFT计算纹理特征

3.4.5 利用第一主轴实现人脸轮廓检测

3.5 本章小结

第4章 人眼的定位检测

4.1 眼睛定位的常用方法

4.2 计算眼睛在垂直方向上的位置

4.3 计算眼睛在水平方向上的位置

4.4 本章小结

第5章 驾驶员眼睛的跟踪与状态识别

5.1 驾驶员眼睛的跟踪

5.1.1 比较常用的几种眼睛跟踪方法

5.1.2 基于模板匹配与Kalman滤波相结合的人眼跟踪方法

5.1.3 Kalman滤波算法

5.1.4 模板匹配算法

5.2 眼睛状态识别

5.3 本章小结

第6章 疲劳保护系统的硬件方案设计

6.1 系统整体架构设计

6.2 嵌入式处理器的选型

6.3 系统电源的设计

6.3.1 电源设计注意事项

6.3.2 电源系统的设计

6.4 系统光源的选择

6.5 图像采集模块的设计

6.5.1 CCD与CMOS图像传感器的比较

6.5.2 图像传感器的选型

6.6 报警模块的设计

6.7 本章小结

第7章 系统的整体软件设计与实验

7.1 开发平台的选择

7.2 系统软件的设计

7.2.1 控制程序的程序流程图

7.2.2 数据处理程序的程序流程图

7.3 DSP/BIOS桥

7.4 实验结果

7.5 本章小结

结论

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文

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