基于雙目視覺的駕駛員視線估計關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、駕駛疲勞及注意力分散是造成道路交通事故的主要人為因素，目前通過視線方向推斷駕駛員駕車注意狀態(tài)，進(jìn)而研發(fā)相應(yīng)的安全輔助駕駛裝置是該領(lǐng)域研究的熱點?；陔p目視覺技術(shù)的非干涉性及相關(guān)硬件配置靈活的特點，本文著重在利用雙目視覺進(jìn)行視線方向估計的以下幾個方面開展研究工作:攝像機標(biāo)定、特征提取、特征立體匹配及三維重建等。
　　(1)雙目視覺系統(tǒng)構(gòu)建與標(biāo)定。雙目視覺系統(tǒng)構(gòu)建與標(biāo)定是利用雙目視覺方法進(jìn)行視線估計的基礎(chǔ)，目前主要存在兩種常用的傳統(tǒng)攝

2、像機標(biāo)定方法，分別基于三維標(biāo)定板和二維標(biāo)定板進(jìn)行雙目視覺系統(tǒng)標(biāo)定。本文重點研究分析了兩種傳統(tǒng)攝像機標(biāo)定方法的標(biāo)定過程，并通過實驗比較了兩種標(biāo)定方法的精度、速度及復(fù)雜度，通過優(yōu)缺點比較可得出結(jié)論:基于二維標(biāo)定板的標(biāo)定方法精度高、速度快，使用該種方法進(jìn)行雙目視覺系統(tǒng)標(biāo)定，能夠提高標(biāo)定過程的可靠性及準(zhǔn)確性。
　　(2)駕駛員面部及眼睛區(qū)域定位。只有精確定位駕駛員眼睛區(qū)域，才能提取有效的駕駛員眼睛特征，從而進(jìn)行準(zhǔn)確的視線方向估計。本文首先

3、進(jìn)行駕駛員面部區(qū)域定位，然后再定位眼睛區(qū)域，這樣能夠提高眼睛區(qū)域定位的速度及準(zhǔn)確性。圖像預(yù)處理能使特征區(qū)域定位過程更簡單、快速、效率高，通過分析比較各種方法，確定選用平滑處理效果明顯、圖像更加清晰的高斯模糊法。人臉及眼睛都具有邊緣對稱、中心對稱的特點，因此本文引入Haar特征檢測，并結(jié)合Adaboost算法組合這些Haar特征，進(jìn)行駕駛員面部及眼睛區(qū)域定位，提高了眼睛區(qū)域定位的速度及精度。
　　(3)駕駛員眼睛特征提取。提取有效的

4、駕駛員眼睛特征才能更加準(zhǔn)確地完成視線方向估計。眼睛瞳孔區(qū)域與眼睛圖像其他區(qū)域像素明顯不同，因此本文采用簡單、快捷的單一閾值法提取眼睛瞳孔區(qū)域，并通過形態(tài)學(xué)處理來平滑瞳孔輪廓邊緣。通過分析比較各種橢圓擬合方法的優(yōu)缺點，確定采用擬合效果較好，精度高、效率高、魯棒性好的最小二乘法擬合瞳孔輪廓曲線。普爾欽斑點是圖像中灰度特征明顯的點，因此本文采用角點檢測的方法進(jìn)行普爾欽斑點檢測，并通過優(yōu)缺點分析比較，選用計算簡單，魯棒性好、精度高的Harris

5、角點檢測法進(jìn)行普爾欽斑點檢測，獲取普爾欽斑點精確位置，為后續(xù)駕駛員視線方向估計做好準(zhǔn)備。
　　(4)駕駛員視線方向估計?；讷@取的瞳孔輪廓及普爾欽斑點信息進(jìn)行駕駛員視線方向估計。首先建立圖像間的極線約束關(guān)系，提高眼睛特征立體匹配的速度及精度，通過分析比較兩種常用的立體匹配算法，確定采用產(chǎn)生畸變圖像少，標(biāo)定模式下更加簡單、自然的Bouguet算法進(jìn)行眼睛特征立體匹配。然后通過分析比較三種常用的立體匹配算法，選擇綜合效果較好的BM算法

6、對眼睛特征行立體匹配。本文采用的是檢測精度高、范圍大的三維視線估計方法，因此立體匹配結(jié)束后，需要對眼睛特征進(jìn)行三維重建，以獲得三維空間坐標(biāo)?；讷@得的三維空間坐標(biāo)，通過空間三維坐標(biāo)向量并結(jié)合瞳孔與普爾欽斑點的相對位置關(guān)系理論，完成駕駛員的三維視線方向估計。最后通過實驗驗證了本文所用方法的可靠性及準(zhǔn)確性。
　　通過Visual Studio2008及OpenCV2.3.1開發(fā)基于雙目視覺的駕駛員視線方向估計算法及應(yīng)用程序。通過紅外攝