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文檔簡介
1、行車安全一直是國家和個人關注的焦點,隨著汽車持有量的持續(xù)增加和公路級別的不斷提高,全世界的公路交通事故頻繁發(fā)生,交通安全問題日益嚴重。在這種情況下,疲勞檢測應運而生,它是交通工程領域研究的前沿,體現(xiàn)了計算機科學、車輛工程、人工智能、自動控制等多學科領域理論技術的交叉和綜合,是未來車輛安全技術發(fā)展的方向。近年來,國內(nèi)外的疲勞檢測技術有了很大的發(fā)展,并在向實用化轉變,但是現(xiàn)有的疲勞檢測技術仍然存在一些技術難題。
本文從人的生理疲勞
2、特征出發(fā),利用機器視覺方法來監(jiān)測人眼,使用PERCLOS和AECS準則估計駕駛員的疲勞狀態(tài),并在人臉人眼定位方法上進行了一些積極有益的探索。人臉定位是人眼精確定位的前提。以往的膚色模型在復雜背景和光照條件下魯棒性較差,本文改進了混合膚色模型,使之適用于復雜背景和光照變化,提高了面部檢測的穩(wěn)定性。人眼精確定位是依靠視覺特征檢測疲勞的關鍵,本文提出了基于對圖像進行同態(tài)濾波后利用跨越式區(qū)域生長算法定位人眼的算法,實現(xiàn)了人眼區(qū)域的快速準確定位。
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