基于DSP的駕駛疲勞檢測系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來，我國道路交通事故頻發(fā)，死亡人數(shù)一直居世界首位。駕駛員疲勞駕駛是引發(fā)交通事故的一個(gè)重要原因，許多國家的科研院所著力于疲勞檢測的研究。該研究對(duì)于提高道路交通質(zhì)量、保護(hù)人民生命財(cái)產(chǎn)具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。 本文首先綜述課題的研究背景，并分析目前國內(nèi)外已提出的主流疲勞檢測方法。在綜合分析了以往的疲勞檢測方法的基礎(chǔ)上，本文提出了基于DSP的人眼定位、可變動(dòng)態(tài)框跟蹤及疲勞檢測實(shí)時(shí)處理方法，提出了基于AAM的嘴唇定位和嘴形分析的打哈欠

2、疲勞檢測方法，具體內(nèi)容如下： (1)搭建了基于DSP的駕駛疲勞檢測系統(tǒng)框架?？偨Y(jié)了國內(nèi)外駕駛疲勞檢測系統(tǒng)研究現(xiàn)狀后，結(jié)合現(xiàn)有系統(tǒng)裝置的局限性及研究的發(fā)展趨勢，搭建了DSP系統(tǒng)平臺(tái)框架，并分析了系統(tǒng)模塊的工作原理和功能實(shí)現(xiàn)。 (2)提出了基于DSP的人眼定位、可變動(dòng)態(tài)框跟蹤及疲勞檢測實(shí)時(shí)處理方法。該方法充分利用近軸光源的紅眼效應(yīng)，圖像預(yù)處理后，初步定位眼睛，設(shè)定區(qū)域動(dòng)態(tài)框快速跟蹤并提取眼睛特征，并采用滑動(dòng)時(shí)間窗計(jì)算PERC

3、LOS值及其超過一定閾值的持續(xù)時(shí)間進(jìn)行駕駛疲勞檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法檢測準(zhǔn)確率高，可用于駕駛疲勞檢測。 (3)提出了基于AAM的嘴唇定位和嘴形分析的打哈欠疲勞檢測方法。該方法采用AAM建立嘴唇形狀描述模型，AAM豐富的紋理信息和形狀信息描述能力能夠精確地跟蹤嘴形變化。通過嘴唇形狀描述模型提取嘴唇特征點(diǎn)，以此計(jì)算嘴巴張開度，統(tǒng)計(jì)嘴巴張開度超過一定閾值的持續(xù)時(shí)間，判斷駕駛員是否出現(xiàn)疲勞狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法檢測準(zhǔn)確率較高，可用于