基于人眼動(dòng)態(tài)特性的駕駛疲勞檢測方法研究.pdf

1、自從汽車問世以來，機(jī)動(dòng)車以及駕駛員的數(shù)量不斷的增加，導(dǎo)致交通事故的發(fā)生次數(shù)也在上升。疲勞駕駛是引發(fā)交通事故的重要原因之一，其已經(jīng)成為當(dāng)前社會(huì)的一個(gè)重大問題。當(dāng)駕駛員出現(xiàn)疲勞駕駛時(shí)身體會(huì)出現(xiàn)一系列與疲勞有關(guān)的癥狀，人眼的動(dòng)態(tài)狀態(tài)就是其中之一。因此研究出一種有效監(jiān)控駕駛員人眼疲勞的系統(tǒng)，可以有效地減少交通事故的發(fā)生，提高駕駛安全性。
　　本文主要是研究如何快速、準(zhǔn)確的確定駕駛員的眼睛睜閉程度，從而判斷駕駛員的駕駛狀態(tài)的方法。
　

2、　本論文研究內(nèi)容主要有以下三個(gè)方面:
　　1.分析已有的人臉檢測方法，實(shí)現(xiàn)在YCbCr的顏色空間利用膚色模型實(shí)現(xiàn)人臉的檢測，并在此基礎(chǔ)上利用Meanshift算法對(duì)人臉的跟蹤。為了減少駕駛室外的光照影響，在人臉跟蹤時(shí)加入了光照補(bǔ)償?shù)乃惴ǎ瑥亩岣吡烁櫟臏?zhǔn)確性。
　　2.對(duì)檢測跟蹤到的人臉區(qū)域，利用眼瞼的“三庭五眼”分布規(guī)律對(duì)人眼進(jìn)行粗定位。由于駕駛時(shí)光照的影響，為了對(duì)人眼進(jìn)行有效地定位，本文利用HSV顏色空間中S（飽和度）

3、分量對(duì)光照不敏感的特性，結(jié)合光照角度的思路，提取出該分量圖，只對(duì)其做水平分量的邊緣檢測，得到精確的人眼。
　　3.對(duì)提取出的人眼輪廓采用最小二乘法進(jìn)行橢圓擬合，提取橢圓參數(shù)，進(jìn)而得到人眼睜開程度(EOD)。為避免人眼大小不同帶來的影響，本文使用了人眼相對(duì)大小來判斷睜閉情況，以此為根據(jù)來判斷駕駛員的駕駛狀態(tài)。
　　本文在實(shí)現(xiàn)了各個(gè)部分算法功能的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了各種經(jīng)典算法的對(duì)比，并選取了比較適合駕駛環(huán)境下的算法，將其組成一個(gè)完整