基于視覺的駕駛疲勞實時檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、由于疲勞駕駛導致的交通事故數(shù)量不斷上升，疲勞駕駛已成為一個嚴重的社會問題。因此，研制疲勞駕駛監(jiān)測預警系統(tǒng)，對于避免交通事故，提高交通系統(tǒng)的安全性有著重要意義。 本文針對基于計算機視覺的疲勞檢測方法進行研究，構建了一個實時的駕駛疲勞檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以通過CCD攝像頭實時地采集駕駛員上半身的視頻圖像到計算機，然后通過計算機視覺算法捕獲駕駛員的眼睛閉合度和嘴唇特征來估計駕駛員的疲勞程度，檢測出疲勞。本文研究的核心內容包括：人臉定位、

2、眼睛定位、眼睛跟蹤、眼睛信息提取、嘴唇特征提取和疲勞度計算等算法的實現(xiàn)與改進。 在人臉檢測方面，提出了膚色檢測與面部特征空間位置驗證相結合的方法。首先針對人臉膚色在色彩空間中的分布及其特性展開研究，建立了有效的膚色模型，對圖像進行膚色分割；接著，對分割結果依據(jù)人臉的矩特征去掉部分非法的膚色區(qū)域；最后，在所得區(qū)域內檢測出面部特征，按照特征之間的空間位置關系對候選臉區(qū)的真假進行驗證。經(jīng)實驗表明，該方法在保證較高的檢測率的基礎上，大大

3、降低了誤檢率。 在眼睛定位方面，采用了基于Haar-Like特征級聯(lián)分類器的檢測方法，在人臉區(qū)域內按照不同尺度搜索存在的眼睛。在眼睛跟蹤中，提出了一種基于卡爾曼濾波與Mean Shift算法相結合的眼睛跟蹤方法，此法能夠進行尺度更新和準確地跟蹤閉眼。 在眼睛信息提取方面，在分析了相關的研究方法基礎上，本文提出一種計算眼睛閉合程度的新方法-虹膜外接矩形法，其原理是通過一個外接矩形綁定虹膜區(qū)域，然后用該矩形的寬高比值來估計眼