基于人眼狀態(tài)分析的疲勞駕駛檢測(cè).pdf

1、隨著社會(huì)的發(fā)展，汽車的普及，疲勞駕駛?cè)缃褚呀?jīng)成為了交通事故的主要安全隱患之一，尤其在高速公路上，其造成的破壞性是巨大的。提供一種準(zhǔn)確的對(duì)駕駛員的精神狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)判別的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)已經(jīng)處于疲勞的駕駛員發(fā)出警告信息，提醒其停車休息是具有重大意義的，此舉可以保障人民的生命與財(cái)產(chǎn)安全。
　　本文首先利用Adaboost算法對(duì)人臉進(jìn)行定位檢測(cè)；然后利用Adaboost算法和Harris算法相結(jié)合來(lái)定位人眼；將人眼的輪廓提取出來(lái)后，利

2、用最小二乘法進(jìn)行橢圓擬合，并得出人眼的狀態(tài)；最后在PERCLOS準(zhǔn)則下對(duì)一個(gè)周期內(nèi)的駕駛員表現(xiàn)進(jìn)行一個(gè)判定，得出是否疲勞的結(jié)果。本文的主要工作如下：
　　(1)為了得到圖像中人臉與人眼的具體位置，在對(duì)各種人臉與人眼的檢測(cè)定位進(jìn)行分析后，采用了Adaboost算法作為人臉檢測(cè)的算法，并用與改進(jìn)的Harris算法相結(jié)合的方式定位出人眼。
　　(2)為了得到人眼的張開(kāi)閉合狀態(tài)，本文采用了FreeMan鏈碼的方法來(lái)做輪廓提取，并對(duì)提

3、取到的輪廓信息進(jìn)行基于最小二乘法下的橢圓擬合，最后將擬合出來(lái)的橢圓代數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換成為需要的幾何參數(shù)中的長(zhǎng)短軸的值，通過(guò)判斷橢圓的長(zhǎng)短軸之比來(lái)判定當(dāng)前的人眼是處于閉合還是張開(kāi)狀態(tài)。
　　(3)通過(guò)簡(jiǎn)要概述了當(dāng)前常用的幾種用于疲勞狀態(tài)分析方法，選擇了成熟度最高、認(rèn)可度最高的PERCLOS準(zhǔn)則來(lái)作為本文的判定準(zhǔn)則。
　　(4)構(gòu)建了整個(gè)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)室條件錄制的兩段分別為清醒與模擬疲勞以及在車內(nèi)實(shí)際錄制的視頻進(jìn)行了測(cè)試。