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原文传递基于DSP的驾驶员疲劳实时监测系统的设计与实现

论文题名：	基于DSP的驾驶员疲劳实时监测系统的设计与实现
关键词：	驾驶员疲劳;实时监测系统;疲劳特征;眼睛;图像处理芯片;特征参数;交通事故;光照不均;实时预警系统;信息融合技术;疲劳监测;疲劳驾驶;交通工具;准确率;直接经济损失;摄像机;人脸;滤波法;二值化分割;二值化方法
摘要：	汽车、火车、飞机等各种交通工具的发明与普及，促进了社会的巨大发展，为人类文明作出了巨大贡献，但凡事都有两面性，各类交通工具在给人类社会带来巨大便利的同时，也带来了许多灾难。据有关资料统计：全世界每年因交通事故导致的死亡人数约50万，直接经济损失约125亿美元，醉酒驾驶和疲劳驾驶是这些事故的主要原因。疲劳状态下驾驶，驾驶员会精力不集中，肢体反应迟钝，对突发情况的应变能力下降，极易引发交通事故。在此背景下，驾驶员疲劳预警系统的开发迫在眉睫。　　本文设计的驾驶员疲劳实时预警系统，采用TI公司的TMS320DM6437高速图像处理芯片作为主处理单元，利用红外照明的CMOS微型摄像机采集驾驶员面部图像信息。通过分析驾驶员疲劳产生的原因及表象，选定根据眼睛状态的变化作为判断驾驶员是否疲劳的依据。当阳光不足或从侧面照射时，CMOS微型摄像机采集的图像会存在光照不均匀现象。通过对比同态滤波法、直方图均衡法、灰度增强法等消弱光照不均匀现象方法的优缺点，最终选用同态滤波法对光照不均匀图像进行处理，该方法考虑了光照的反射特性，兼顾图像的高频细节和低频分量。人脸的肤色具有一定的聚类性，系统根据肤色的RGB聚类模型完成人脸的检测，此方法简单、有效，适用于背景简单的人脸识别。　　本系统选取眼部状态作为疲劳预警参数，因此眼睛的定位与跟踪直接影响着疲劳识别的结果。本文对边缘检测和多种二值化方法进行对比，结果显示，Ostu法对眼睛进行二值化分割实验效果较好。然后根据分割后的图像特征，采用混合积分法在原图像中定位眼睛，用Mean-Shift法对眼睛进行跟踪，通过分析眼睛的运功状态，选取疲劳特征参数（包括PERCLOS参数、眼睛闭合时间、眨眼频率，其中PERCLOS参数是现今公认最有效的、能车载的、实时的驾驶疲劳评测指标）。为了保证疲劳特征参数不会因特殊情况而突变，求出一段时间内上述参数平均值，作为系统的疲劳特征参数。　　在决策阶段，系统通过信息融合技术对上述参数进行融合，进而判断驾驶员是否处于疲劳。若判定驾驶员疲劳驾驶，则通过报警模块给予驾驶员警示，以避免发生交通事故。融合技术的应用提高了疲劳监测的准确率。在后续的研究过程中，若系统结合其它疲劳参数，增加疲劳特征时，仍可应用此方法，方便后续系统的完善与改进。　　本系统采用DSP芯片专用开发环境CCS3.3，使用之前需要根据不同的DSP型号对其进行配置。其内置DSP/BIOS及RTDX插件，为实现在线仿真调试起了非常大的作用。　　本课题设计的疲劳监测系统精巧、方便，判断准确率高。
作者：	陈燕
专业：	模式识别与智能系统
导师：	刘玫
授予学位：	硕士
授予学位单位：	山东大学
学位年度：	2010
正文语种：	中文