基于OpenCV的疲勞駕駛檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著我國經(jīng)濟近年來的飛速`發(fā)展,城市以及高速道路的機動車輛保有量正在急劇增加。在全球,每年由于疲勞駕駛而導致交通事故和人員傷亡數(shù)以萬計,在我國,疲勞駕駛也被交管部門列為導致道路交通事故的三大原因之一,給人民群眾的生活帶去了十分惡劣的影響。因此在實際情況中,如何采取有效措施來預防或者減少駕駛員疲勞的情況,對于保護人民生命財產(chǎn)安全和減少交通事故的發(fā)生便具有非常重大的意義。
　　本文采用CCD攝像頭對駕駛室內(nèi)的駕駛員進行實時的面部圖像抓

2、拍,通過圖像處理的技術分析人眼的閉合程度,從而判斷駕駛員的疲勞程度。PERCLOS是我們的主要評價標準,意為人眼持續(xù)閉合時間占特定時間的比率。本文介紹了一種基于Haar特征的AdaBoost級聯(lián)分類器算法,并根據(jù)此算法對目標圖像進行人臉檢測,然后在分割出的人臉圖像中,對人臉圖像進行水平投影,并根據(jù)水平投影得到的人眼上下眼瞼,定位出人眼的位置,而且根據(jù)人眼的上下眼瞼可以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

3、的目的。當檢測出駕駛員處于疲勞時,系統(tǒng)會自動報警,使駕駛員恢復到正常狀態(tài),從而盡量規(guī)避了行車的安全隱患,并且系統(tǒng)做出預留功能,可以將駕駛員的疲勞狀態(tài)圖片發(fā)送給指定的服務器以備查詢。
　　本系統(tǒng)采用的核心算法是基于Haar特征的AdaBoost級聯(lián)分類器算法和水平投影,首先介紹了這兩種算法的主要思想及工作原理,然后對駕駛員實際駕駛環(huán)境的特點進行了分析并給出需求分析,接著在visualstudio的平臺下,使用intel開發(fā)的圖像處理