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文檔簡介
1、疲勞駕駛正逐漸成為交通事故的主要原因之一,稱為馬路上的“第一殺手”,積極開展疲勞檢測的工作,很大程度上就能預(yù)防和減少交通事故的發(fā)生,對社會和民眾都有不可估量的社會意義和經(jīng)濟價值。
本文主要對非接觸性的疲勞檢測方法進行研究,在實驗室的環(huán)境中模擬了基于眼部信息的疲勞檢測。文中采用MATLAB編程實現(xiàn)人臉定位、人臉跟蹤、人眼定位和狀態(tài)判別、疲勞檢測這一系列流程,完成的工作有:
(1)采用基于YCbCr膚色模型和面部
2、特征相結(jié)合的方法進行人臉定位后,將卡爾曼濾波器與Mean Shift結(jié)合的跟蹤算法應(yīng)用于人臉跟蹤,并加入了模板跟新、卡爾曼濾波器殘差方程這兩個物體跟蹤常用方法,解決了人臉跟蹤中面部變化和遮擋定位的問題。實現(xiàn)結(jié)果表明這種跟蹤算法能對人臉的改變進行自適應(yīng)的調(diào)整,正確率達到86.8％,基本滿足了視頻跟蹤的實時性要求。
(2)本文提出一種基于兩次水平積分投影定位人眼并識別狀態(tài)的方法。該方法主要在前面人臉定位的基礎(chǔ)上,分割出人臉,然
3、后再進行水平積分投影粗略定位分割出人眼部分,然后再用水平積分的方法獲得人眼睜開和閉合時的寬度變化,來衡量人眼閉合程度,最后從PERCLOS方法檢驗疲勞的結(jié)果看這種識別方法簡單有效地檢測了疲勞的情況。
(3)在MATLAB模糊邏輯工具箱中對眨眼時間和眨眼頻率這兩個指標進行模糊融合,最后仿真輸出得到疲勞程度,結(jié)果驗證了基于多特征的疲勞判斷可靠性更高。最后本文為多特征的疲勞融合提出一種基于無線新興網(wǎng)絡(luò)ZigBee技術(shù)的疲勞駕駛檢
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