駕駛員疲勞監(jiān)測技術(shù)研究.pdf

1、由于各種因素造成的疲勞駕駛，已成為導(dǎo)致交通事故的重要原因。采用先進(jìn)的技術(shù)手段，對駕駛員進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測并及時預(yù)警對減少交通事故的發(fā)生具有重要意義?；谟?jì)算機(jī)視覺的駕駛員疲勞監(jiān)測方法，具有非侵入式、高可靠性的特點(diǎn)，在疲勞預(yù)警裝置中被廣泛采用，是疲勞監(jiān)測算法研究的一個熱點(diǎn)方向。由于眼部的行為特征與駕駛員疲勞程度相關(guān)性強(qiáng)，基于駕駛員眼部行為的疲勞監(jiān)測方法，在計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)測疲勞領(lǐng)域占據(jù)著重要的位置。
　　針對基于眼部行為的疲勞監(jiān)測算法中存在的

2、魯棒性、準(zhǔn)確性及實(shí)時性三個關(guān)鍵問題，從監(jiān)測算法過程中涉及的人臉監(jiān)測、人眼定位及疲勞判定機(jī)制三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)入手，給出了一種新的基于眼部行為的疲勞監(jiān)測算法，并對算法關(guān)鍵環(huán)節(jié)及算法結(jié)果進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。論文主要工作如下：
　　1.針對背景人臉影響、頭部姿態(tài)及光照變化問題，在研究AdaBoost算法過程的基礎(chǔ)上對其進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一種基于跟蹤思想的多姿態(tài)人臉監(jiān)測算法。這種算法即提高了人臉檢測的正確率又大幅提高了人臉檢測的速度；針對人臉光照對人

3、眼定位的影響，給出了一種自適應(yīng)圖像分割方法，有效的克服了光照對人眼定位的影響。
　　2.對人眼定位領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的灰度投影算法進(jìn)行了改進(jìn)，給出了一種基于曲線融合的投影人眼定位算法，并在靜態(tài)人臉庫上做了大量實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了算法的有效性；分析了自適應(yīng)圖像分割與改進(jìn)的投影算法在基于視頻序列的人眼定位中存在的問題。在此基礎(chǔ)上，采用了簡單的灰度二值化方法進(jìn)行眼睛目標(biāo)提取，并將圖像矩描述及上下文分析方法應(yīng)用到人眼驗(yàn)證及尋優(yōu)中，在實(shí)現(xiàn)眼睛定位的同

4、時實(shí)現(xiàn)了眼睛高度的提取。本文眼睛定位及狀態(tài)分析方法在保證高的正確率的前提下，大幅提高了算法實(shí)時性。
　　3.單一疲勞識別指標(biāo)在疲勞識別時存在局限性，通過延長采樣時間來提高PERCLOS指標(biāo)的準(zhǔn)確性，同時引入平均眨眼時間指標(biāo)(TIMNCTATON)與 PERCLOS指標(biāo)進(jìn)行融合，設(shè)計(jì)了一種雙指標(biāo)三級別疲勞識別機(jī)制，有效提升了疲勞識別準(zhǔn)確性；考慮了危險動作，通過人臉及人眼定位成功與否來判定駕駛員是否存在危險動作。
　　本文對疲勞