驾驶员眼睛开闭状态计算机图像识别技术开发

摘要

眼睛是判断驾驶员疲劳最重要的依据，通过对驾驶员眼睛开闭状态的识别与跟踪可以较准确的判断出驾驶员是否疲劳，同时实时性也比较高，容易实现。尽管目前疲劳驾驶检测系统正在向多参数检测，多信息融合系统发展，但眼睛的变化在众多识别参数中始终占据着最重要的地位，因此提高眼睛的识别准确率和快速的跟踪眼睛对发展疲劳驾驶检测系统具有重大的作用。
　　 结合课题的研究背景及国内外的研究现状，本文提出了基于红外瞳孔做差的眼睛识别及跟踪算法，并搭建了基于ICETEK-DM642-BR的硬件平台和软件平台，构建了基于DM642的嵌入式人眼识别系统，具体内容如下：
　　 (1)制作了可控红外光源图像采集板。首先选取了850nm的红外LED作为照明源，其次设计了LED的驱动电路，并对驱动电路的各个元器件进行了选取，该光源可通过DM642-BR板上的GPIO外扩接口进行控制。
　　 (2)提出了红外差分图像与计算机视觉技术相结合的瞳孔定位算法。对在不同红外光下得到的明暗瞳孔图像进行差分，差分后采用高斯平滑滤波对图像进行处理，之后采用实验的方法选择合适的阈值对图像进行分割，最后提取出瞳孔的位置。
　　 (3)提出了改进的模板匹配算法直接判断眼睛的开闭状态，相比于传统的模板匹配算法，不需要提取眼睛的特征，可节省时间，提高识别速度。
　　 (4)采用Kalman滤波对眼睛进行跟踪。通过Kalman滤波器的预测作用提高了眼睛识别和跟踪的速度。
　　 (5)搭建了基于DM642-BR板的硬件平台和软件平台，并通过CCS测试了眼睛识别的各种算法，并对其优化，使其满足实时、准确的要求。