駕駛員疲勞駕駛檢測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著大眾生活水平的提高，各國人民汽車的人均持有量也變得越來越多。然而，伴隨而來的交通事故也不斷的增多。經(jīng)研究表明，疲勞駕駛是交通事故變得日益嚴重的重要原因之一，因此，研究出可以進行實時檢測駕駛員疲勞的預警系統(tǒng)有著十分重要的現(xiàn)實意義。
　　本文在參考了大量的國內(nèi)外相關文獻的基礎上，對實際駕駛環(huán)境的特點進行了分析并給出系統(tǒng)的需求分析，進而找到了合適的解決方案，最終，實現(xiàn)了一種駕駛員疲勞駕駛檢測系統(tǒng)。本文所實現(xiàn)的疲勞駕駛檢測系統(tǒng)

2、由人臉檢測模塊、光照預處理模塊、人眼定位模塊、人眼狀態(tài)識別模塊、疲勞分析和預警模塊組成。在人臉檢測模塊，本文采用了一種現(xiàn)有的已經(jīng)比較成熟的人臉檢測算法——基于Haar特征的AdaBoost級聯(lián)分類器算法，根據(jù)此算法對目標圖像進行人臉定位。然后，對定位到的人臉圖像進行光照預處理。人眼定位模塊采用了灰度積分投影與分塊復雜度分析相結合的算法對人眼進行二次定位，先使用灰度積分投影算法定位出人眼的大概位置，然后使用分塊復雜度分析算法定位到人眼的精

3、確位置。人眼狀態(tài)識別模塊是根據(jù)人眼部信息，通過事先給出的一定判別標準，判斷眼部是否處于疲勞狀態(tài)，從而達到疲勞檢測的目的。在疲勞分析與預警模塊，本文采用了基于PERCLOS值與眨眼頻率相結合的人眼狀態(tài)識別方法，提高了報警準確性和可靠性，從而盡量避免行車的安全隱患。
　　本文在visualstudio平臺上實現(xiàn)了整個疲勞駕駛檢測系統(tǒng)，在FERET人臉數(shù)據(jù)庫和自制人臉庫中進行了測試，并得出實驗結果。實驗結果顯示，該系統(tǒng)能夠解決戴眼鏡、頭