基于ADSP-BF533的驾驶员疲劳实时检测系统研究

摘要

驾驶员疲劳驾驶检测系统是主动安全预警系统的重要组成部分。研究如何有效的实现驾驶疲劳检测对于降低交通事故有着十分重要的现实意义。随着DSP技术的快速发展，人脸识别技术已经得到了广泛的应用，本论文在研究人脸识别理论的基础上，设计了一种基于ADSP-BF533的驾驶员眼睛状态监测系统，该系统根据PERCLOS生理学判定原理，来判断出驾驶员的疲劳状况。 本文详细介绍了有关国内外驾驶疲劳的研究现状，重点研究了基于眼睛闭合的疲劳评测方法——PERCLOS。在综合分析了人脸检测算法的基础上，采用了基于人脸肤色分割的方法实现人脸的检测和定位。考虑到人脸检测的复杂性，选用Kalman滤波的方法实现对人脸区域的跟踪预测。在眼睛定位上，利用灰度积分投影的方法实现眼睛定位。在硬件设计上，选用了ADI公司的ADSP-BF533芯片搭建硬件平台，包括视频采集模块、液晶显示模块、视频存储模块、键盘和语音警示模块。经实验证明，系统能够比较准确实时地检测出驾驶员的疲劳程度。 系统选用ADSP-BF533作为核心处理芯片充分体现了小型化、高效性、集成化的设计要求。本文在人脸跟踪检测、DSP的程序优化设计方面做了一些改进，并提出了今后进一步的研究方向。

目录

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声明

第一章绪论

1.1本文研究背景

1.2国内外研究现状

1.3驾驶疲劳的评测方法

1.3.1疲劳评测算法研究

1.3.2 PERCLOS评测方法

1.3.3 PERCLOS检测原理

1.4本文的工作和内容

第二章人脸检测及眼睛定位算法

2.1光线补偿

2.2人脸检测方法

2.2.1基于几何特征的检测方法

2.2.2基于模板匹配的检测方法

2.2.3基于神经网络的检测方法

2.2.4基于肤色特征的检测方法

2.3人脸实时检测

2.3.1常用颜色空间

2.3.2肤色模型选择

2.3.3人脸定位

2.3.4人脸跟踪

2.4眼睛定位

2.4.1眼睛模型

2.4.2眼睛定位方法

2.4.3图像预处理

2.4.4积分投影

2.4.5 PERCLOS计算

2.5本章小结

第三章检测系统硬件设计

3.1系统的功能和指标

3.2系统的硬件原理

3.3系统的硬件实现

3.3.1 ADSP-BF533处理器

3.3.2视频采集模块

3.3.3液晶显示模块

3.3.4键盘

3.3.5语音警示模块

3.3.6视频图像存储

3.4本章小结

第四章检测系统软件设计及实验分析

4.1 Visual DSP++丌发环境

4.2软件模块组成

4.3模块程序设计

4.3.1视频采集模块

4.3.2液晶显示模块

4.3.3图像处理模块

4.4疲劳检测的流程

4.5程序代码优化设计

4.6实验与分析

4.6.1实验结果

4.6.2实验分析

4.7本章小结

第五章总结与展望

5.1论文的工作总结

5.2工作展望

致谢

参考文献

作者在硕士期间参加的课题和发表的论文