原文传递
基于ARM平台的驾驶疲劳检测系统的研究
| 论文题名： | 基于ARM平台的驾驶疲劳检测系统的研究 |
| 关键词： | 驾驶疲劳;检测系统;人眼状态;行车安全 |
| 摘要： | 众所周知，疲劳驾驶已经成为交通事故发生的重要原因之一。它所带来的行车安全隐患也逐渐受到大众的广泛关注。因此，预防疲劳驾驶也逐渐成为当前研究的主要热点之一。 目前，驾驶疲劳检测中多数是基于人脸表情状态的判断，本文也是基于ASM算法而建立的根据人眼状态来判断的疲劳检测系统。本文的重点是:针对ASM算法在表情丰富、姿态多变以及光照非均匀情况下，对人脸定位不理想的问题，提出了2D十字型Gabor模型;即以特征点为中心建立2D十字型搜索区域，并在区域内建立概率密度估计模型，通过概率分布差异度模型来判断最佳搜索位置;然后将改进的局部特征与Gabor小波特征进行融合，完成2D十字Gabor模型的建立。本方法将原来的搜索区域由一段线性区域增加到2D十字型区域，增加了特征点的灰度信息，过滤掉了光照的影响，从而提高了算法的准确性和鲁棒性。 为了更进一步提高眼睛定位的准确性，本文提出积分投影与局部ASM算法相结合的方法实现眼睛的两次定位，根据方差最小原则来确定两种结果的权重，最终根据权重参数计算出眼睛的位置。 在此基础上，本文设计了一种基于ARM的疲劳驾驶检测系统，首先，利用改进后的ASM算法对采集的图像进行人脸和人眼定位;然后，对定位的人脸区域进行积分投影处理，再次确定人眼位置，并通过权重参数确定最终人眼位置;最后，采用积分投影的人眼状态识别方法，然后在基于PERCLOS疲劳判别方法的基础上，结合眨眼频率的判别方法，利用这两个参数来判断驾驶员的疲劳状态。 硬件平台采用友善之臂公司的嵌入式Tiny6410平台，并进行了软件平台的搭建，包括嵌入式系统的移植、交叉编译环境的建立、Qt/E移植与集成开发环境的搭建、系统应用软件的总体设计。 最后对所设计的系统进行了实验，最终实现了基于ARM平台的驾驶疲劳检测系统，实验结果表明本系统对疲劳检测的总正确率为91.31％，能够满足驾驶员疲劳驾驶检测的需要，对驾驶疲劳检测的研究具有一定的参考意义。 |
| 作者： | 耿树泽 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 罗菁 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津工业大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
