防瞌睡与疲劳驾驶检测技术研究

摘要

随着科技与经济地快速发展,汽车也被越来越多的人所拥有。虽然汽车的普及能够极大地提高人们的生活质量水平,但是其带来的交通安全问题也日益严峻,对人们的生命财产安全产生了极大的威胁。而疲劳驾驶又是造成交通安全问题主要因素之一。因此,对疲劳驾驶检测技术的研究,有助于提高行车安全,从而有助于保护人们的生命财产安全。
　　本文以STM32F207VCT6为处理芯片,OV9655图像传感器为图像输入设备,设计了一套成本低廉的防瞌睡与疲劳驾驶检测系统。此系统通过对驾驶员眼睛状态进行分析,判断驾驶员是否疲劳,并在疲劳状态时发出警报。实验表明,该系统在实时性、准确性和可靠性方面都有一定保证。
　　本文以眼睛闭合时间占特定时间百分比(Percentage of Eyelid Closure over the Pupil Overtime,PERCLOS)为依据,判断驾驶员是否处于疲劳状态。本文主要研究内容涉及到了三个关键的图像处理算法:第一个是人脸检测算法,针对传统图像投影法容易受到环境干扰的不足,所以,利用边缘检测原理以及人脸的先验知识对传统图像投影法进行改进,增强了其抗干扰的能力,使得结果更为准确、实时、可靠;第二个是人眼定位算法,利用人脸先验知识对传统图像投影法进行改进,获得更为准确的粗定位结果,再利用形态学原理,取得眼睛连通区域,从而实现眼睛精确定位;第三个是眼睛状态识别算法,由于眼睛睁开时,眼睛宽度和高度相差不大,当眼睛闭合时,眼睛宽度会远大于高度,所以,依据眼睛宽高比,提出了一种判断眼睛睁闭状态的办法。最后,利用循环队列记录一段时间的眼睛状态,并以此计算 PERCLOS值,判断驾驶员是否疲劳。实验证明本文所设计的算法,具有良好的准确性、可靠性和实时性。

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1 绪论

1.1 课题的研究背景、目的及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的主要研究工作

1.4 本文内容安排

2 防瞌睡与疲劳驾驶检测系统设计

2.1 系统的总体设计

2.2 器件选型

2.3 图像采集子系统

2.4 系统外观

2.5 本章小结

3 人脸检测

3.1 人脸检测算法概述

3.2 图像投影法检测人脸

3.3 本章小结

4 人眼定位

4.1 人眼定位算法概述

4.2 基于图像投影的人眼定位算法

4.3 提取眼睛连通区域

4.4 人眼跟踪

4.5 本章小结

5 疲劳判断与报警

5.1 疲劳状态判定方法概述

5.2 眼睛状态识别与疲劳判定

5.3 本章小结

6 实验结果与分析

6.1 实验环境

6.2 实验结果与分析

6.3 本章小结

7 总结与展望

7.1 总结

7.2 存在问题与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢