駕駛疲勞測評方法研究及其DSP實現(xiàn).pdf

1、據(jù)交通部門對道路交通事故死亡人數(shù)的統(tǒng)計，我國連續(xù)數(shù)年一直居世界第一位，汽車司機的疲勞駕駛是引發(fā)交通事故的一個重要原因。因此對駕駛疲勞檢測以及如何有效的監(jiān)測和防止駕駛員疲勞駕駛的研究，對于降低交通事故，有著十分重要的現(xiàn)實意義。 本文首先介紹了國內(nèi)外有關駕駛疲勞的研究現(xiàn)狀，重點研究了眼睛的疲勞機理，借鑒美國聯(lián)邦公路管理局FHWA(Federal HighwayAdministration)有關研究駕駛疲勞方面的文獻，討論了PERCL

2、OS(percentage of eyelid closure over—the pupilover time單位時間內(nèi)眼睛閉合時間所占的百分率)和其他眼睛活動測量方法的有效性，從理論上證明PERCLOS是目前測量機動車駕駛疲勞最佳方法，因此本文中選用PERCLOS作為駕駛員疲勞程度判定的依據(jù)。 其次，本文詳細分析了當前眼睛疲勞檢測方法中的技術關鍵和難點，在數(shù)字圖像處理基礎上完成人臉實時檢測及人眼定位跟蹤算法，引入灰色理論作為圖

3、像處理的手段，對灰色系統(tǒng)理論的基本思想和一些重要的定義、定理進行了較深入地介紹和推導，介紹了基于灰色預測模型方法和基于灰色預測模型的非線性圖像濾波器設計方法。利用AGO數(shù)據(jù)生成和GM(1，1)模型，設計出一套濾波算法和基于灰色關聯(lián)的邊緣檢測算法，并進行了理論證明和MATLAB實現(xiàn)。 最后針對疲勞檢測算法中大數(shù)據(jù)量、高速傳輸、復雜運算的實際需要，構建了由CCD、TMS320C6416、SAA7115、SAA7105等芯片組成的視頻