基于DSP的駕駛員疲勞度實時監(jiān)測系統(tǒng)的研究.pdf

1、有資料表明，高速公路發(fā)生的交通事故中，有50﹪以上由于長時間疲勞駕駛或所見目標(biāo)單調(diào)使司機注意力不集中、甚至打瞌睡等原因造成的。為減少這方面的事故，對駕駛員監(jiān)測技術(shù)的研究越來越多，主要集中在三個方面的研究：基于駕駛員個體特性的監(jiān)測方法，基于駕駛員生理參數(shù)測量的監(jiān)測方法和基于車輛參數(shù)的監(jiān)測方法。后兩種方法需要一些電線或電極接觸駕駛員身體不受駕駛員歡迎，或者是受車輛的類型，駕駛員的駕駛經(jīng)驗和駕駛條件等限制。前一種方法是無接觸式的監(jiān)測方法，美國

2、OfficeofMotorCarrierResearcherandStandards實驗表明一種改進(jìn)的PERCLOS算法來檢測疲勞，運用此算法可以在駕駛員出現(xiàn)在事故前至少2-3分鐘給以暗示。實驗表明這種方法相對于其它方法具有很好的實用性和可靠性。 根據(jù)這種特點，本文設(shè)計了一個駕駛員疲勞度實時監(jiān)測系統(tǒng)，基于DSPTMS320C6416芯片上進(jìn)行算法處理，采用紅外線CCD攝像頭采集圖像信息，可以不受光線、背景的干擾實時而有效地監(jiān)測駕

3、駛員疲勞時的眼部狀態(tài)。 眼睛的精確定位是實現(xiàn)本算法的關(guān)鍵?，F(xiàn)在一般用到小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法來對眼部定位。但是這些算法具有計算量大和難以實現(xiàn)的缺點，本系統(tǒng)采用了定位效果好，而且計算量相對小和易于實現(xiàn)的定位眼睛算法，主要有積分投影，模板匹配，圖像分割，Hough變換等來實現(xiàn)眼睛定位。首先確定駕駛員的頭部，人臉位置。然后利用人臉器官構(gòu)造的先驗知識、面部圖像灰度分布的峰谷和頻率特性粗略檢測出眼睛、鼻子、嘴、下巴的大致區(qū)域和一些關(guān)鍵的