基于人眼特征疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著人們生活水平的提高，每年都有大量的人購(gòu)買汽車，同時(shí)伴隨的交通事故也在逐年增加。因此，如果能夠研制出快速、精準(zhǔn)的疲勞檢測(cè)系統(tǒng)，則將對(duì)保護(hù)人們的生命財(cái)產(chǎn)安全有重大意義。
　　本文是在總結(jié)前人研究工作的基礎(chǔ)上，對(duì)疲勞檢測(cè)中的人臉檢測(cè)、人眼定位、人眼狀態(tài)識(shí)別和疲勞判定等方法進(jìn)行了深入的研究并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。設(shè)計(jì)出的基于人眼特征疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)由視頻采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、人臉檢測(cè)模塊、人眼定位模塊、人眼狀態(tài)識(shí)別模塊、疲勞判定和疲勞報(bào)警模塊

2、組成。
　?。?）視頻采集與圖像預(yù)處理模塊：本文通過(guò)攝像頭獲取駕駛員視頻圖像信息。利用圖像處理技術(shù)，對(duì)獲取到的視頻圖像進(jìn)行灰度化、求直方圖、直方圖均衡化以及中值濾波預(yù)處理。
　?。?）人臉檢測(cè)模塊：本文采用基于Haar特征的AdaBoost級(jí)聯(lián)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛員人臉的檢測(cè)，該算法對(duì)人臉檢測(cè)具有速度快、效果好等特點(diǎn)。
　?。?）人眼定位模塊：本文采用了兩級(jí)定位人眼的方法，先通過(guò)灰度投影的方法對(duì)人眼粗定位，然后再利用分析分塊

3、復(fù)雜度方法對(duì)人眼實(shí)現(xiàn)精確定位。
　?。?）人眼狀態(tài)識(shí)別模塊：本文采用均值投影和方差投影方法實(shí)現(xiàn)對(duì)人眼狀態(tài)（睜眼、閉眼）的判斷，為后續(xù)疲勞判定奠定基礎(chǔ)。
　?。?）疲勞判定與疲勞報(bào)警模塊：本文利用PERCLOS準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)人眼疲勞的判定。利用微軟語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)Speech SDK實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音報(bào)警功能。
　　本文以 Visual Studio2010作為開發(fā)環(huán)境，以 VC++作為開發(fā)語(yǔ)言，實(shí)時(shí)性使用了OpenCV。在PC機(jī)上對(duì)系統(tǒng)的