基于視覺的駕駛員疲勞和注意力分散檢測研究.pdf

1、近年來,我國的汽車保有量迅速增加,交通事故發(fā)生率居高不下,給人民的生命和財產(chǎn)造成了巨大的損失,交通安全問題已日益成為一個嚴(yán)重的社會問題。駕駛員疲勞和注意力分散是引發(fā)交通事故的一個重要原因,因此,國內(nèi)外的許多科研院所著力于駕駛員疲勞和注意力檢測的研究。該研究對于減少交通事故發(fā)生、提高道路交通質(zhì)量具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 當(dāng)前駕駛疲勞和注意力分散的檢測方法有很多,在眾多的研究方法中,基于計算機(jī)視覺的相關(guān)研究已成為該領(lǐng)域研究的主

2、流技術(shù)。本文在綜合分析以往的疲勞檢測方法的基礎(chǔ)上,提出了應(yīng)用視覺技術(shù)對駕駛員的眼睛、嘴巴和面部姿勢進(jìn)行實(shí)時的監(jiān)控,提取出相應(yīng)的參數(shù)信息,再用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對這些參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,綜合的對駕駛員的駕駛狀態(tài)進(jìn)行判斷,具體內(nèi)容如下:
　　 (1)提出基于紅眼效應(yīng)的眼睛疲勞檢測及參數(shù)的提取。利用帶有紅外光圈的攝像頭采集駕駛員的面部圖像,然后對采集的圖像用可變的閾值進(jìn)行二值化處理,提取出可能的候選眼睛點(diǎn),再通過形狀、幾何檢測進(jìn)一步確定眼睛點(diǎn),

3、提取眼睛的疲勞參數(shù),該方法過程簡單,能實(shí)時監(jiān)測,便于嵌入式應(yīng)用;
　　 (2)提出基于OTSU和橢圓擬合的嘴部疲勞檢測及參數(shù)的提取。先根據(jù)人的嘴巴色素與面部色素的差異性,用OTSU算法把嘴巴從人的面部分割出來,再利用橢圓擬合的方法進(jìn)一步定位人的嘴巴,統(tǒng)計嘴巴的疲勞參數(shù)值,該方法充分利用了的顏色和形狀特征,有利于提高嘴巴檢測的準(zhǔn)確性;
　　 (3)提出基于面部特征三角形來分析駕駛員的注意力狀況。先統(tǒng)計駕駛員經(jīng)常注視的區(qū)域,

4、分析由面部兩只眼睛和嘴巴組成的特征三角形在駕駛員注視各個角度時形成的不同形狀,利用這些形狀特征來計算出駕駛員的面部偏轉(zhuǎn)角度,進(jìn)而來判斷駕駛員的注意力狀況,該方法過程簡單,對頭部姿勢檢測很有效:
　　 (4)提出用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對上面提取到的參數(shù)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。將前面統(tǒng)計出來的眼睛、嘴巴以及面部姿勢的參數(shù)值作為輸入值,代入貝葉斯網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行邏輯判決,計算駕駛員是否處于正常駕駛狀態(tài)的后驗(yàn)概率值,并給出相應(yīng)的警示。根據(jù)所提出的算法過程,采