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基于视频图像信息提取的驾驶员疲劳检测技术研究
| 论文题名： | 基于视频图像信息提取的驾驶员疲劳检测技术研究 |
| 关键词： | 疲劳检测;肤色模型;眼睛定位;视频图像;信息提取;驾驶员 |
| 摘要： | 随着社会的发展和机动车辆数量与日俱增，交通安全问题也受到社会越来越广泛的关注，每年各种交通事故给社会带来巨大的损失。在各类交通事故中，疲劳驾驶是导致事故的主要诱因之一。因此，驾驶员疲劳驾驶检测系统研究，对于提高交通安全性，避免交通意外事故具有重要意义。 本文主要研究了基于视频图像的非接触式、实时的驾驶员疲劳检测方法。在综合考虑实时性与准确性的要求下，以视频图像信息处理和提取理论作为基础，研究探讨了基于视频图像的疲劳驾驶检测的关键技术，在保证良好准确性的前提下，对图像处理算法进行有效的优化。 本文的主要研究内容包括以下几个方面: (1)视频图像的提取分析。对原始的视频图像进行预处理，使其特点更加突出，便于后续的图像分析。 (2)脸部位置的定位。在预处理图像的基础上，在图像背景中确定脸部区域。由于肤色在色彩空间上具有很好的类聚性这一特征，采用实时性较好的基于二值化图像的方法，并采用投影的方式，减少计算过程中的数据量。 (3)眼睛位置的定位。由于眼睛位置的定位是本课题的关键部分，眼睛位置的准确定位也直接影响到算法的准确性，因此，采取了积分投影函数与混合投影函数相结合的方法，精确定位了眼睛中心，随后将Kalman滤波算法融合到实验中，实现在连续帧变化中对眼睛位置的追踪，减少对眼睛位置重复定位的耗时，提高实时性。 (4)眼睛的状态分析。在定位眼睛位置基础上对眼睛进行特征提取，主要分析了决定眼睛状态的关键特征，包括虹膜、上眼睑，并对传统眼睛模型进行了修正，利用上眼睑与下眼睑间高度差来判断眼睛的状态。 (5)最后采取目前公认最有效的疲劳分析算法PERCLOS法，与眨眼频率相结合对疲劳状态进行评断，在保证良好准确性前提下，对实时性进行分析。 基于上述研究所实现的疲劳检测系统，能够实时地检测驾驶者的眼睛状态并进行疲劳识别，在实验室环境下获得了较好的效果。 |
| 作者： | 崔津津 |
| 专业： | 检测技术与自动化装置 |
| 导师： | 严新忠 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津科技大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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