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基于眼部信息的疲劳驾驶检测方法研究
| 论文题名： | 基于眼部信息的疲劳驾驶检测方法研究 |
| 关键词： | 疲劳驾驶;人脸跟踪;眼部定位;疲劳检测;特征融合 |
| 摘要： | 疲劳驾驶正逐渐成为交通事故的主要原因之一,称为马路上的“第一杀手”,积极开展疲劳检测的工作,很大程度上就能预防和减少交通事故的发生,对社会和民众都有不可估量的社会意义和经济价值。 本文主要对非接触性的疲劳检测方法进行研究,在实验室的环境中模拟了基于眼部信息的疲劳检测。文中采用MATLAB编程实现人脸定位、人脸跟踪、人眼定位和状态判别、疲劳检测这一系列流程,完成的工作有: (1)采用基于YCbCr肤色模型和面部特征相结合的方法进行人脸定位后,将卡尔曼滤波器与Mean Shift结合的跟踪算法应用于人脸跟踪,并加入了模板跟新、卡尔曼滤波器残差方程这两个物体跟踪常用方法,解决了人脸跟踪中面部变化和遮挡定位的问题。实现结果表明这种跟踪算法能对人脸的改变进行自适应的调整,正确率达到86.8％,基本满足了视频跟踪的实时性要求。 (2)本文提出一种基于两次水平积分投影定位人眼并识别状态的方法。该方法主要在前面人脸定位的基础上,分割出人脸,然后再进行水平积分投影粗略定位分割出人眼部分,然后再用水平积分的方法获得人眼睁开和闭合时的宽度变化,来衡量人眼闭合程度,最后从PERCLOS方法检验疲劳的结果看这种识别方法简单有效地检测了疲劳的情况。 (3)在MATLAB模糊逻辑工具箱中对眨眼时间和眨眼频率这两个指标进行模糊融合,最后仿真输出得到疲劳程度,结果验证了基于多特征的疲劳判断可靠性更高。最后本文为多特征的疲劳融合提出一种基于无线新兴网络ZigBee技术的疲劳驾驶检测系统模型,达到了节省汽车空间布线、无线传输和外界沟通要求。 |
| 作者： | 刘莉 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 王东;李勇航 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 湖南大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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