原文传递
基于机器视觉技术的汽车辅助安全系统的研究
| 论文题名： | 基于机器视觉技术的汽车辅助安全系统的研究 |
| 关键词： | 视频采集;数字信号处理器;USB接口;图象处理;驾驶员;监测系统 |
| 摘要： | 随着汽车产业和交通运输业的发展，安全问题已经成为一个不容忽视。根据交通部门的统计，由于疲劳驾驶造成的交通事故占将近总数的30％，因此如何有效的防止驾驶员疲劳引起的交通事故具有很重要的现实意义。各国的科研机构和各大汽车公司都开展了对驾驶员疲劳状态检测的研究，车载、实时、低功耗、可预警的疲劳检测系统成为近几年的发展方向。 目前对驾驶员疲劳状态检测技术的研究很多，主要集中在三个方向：基于驾驶员生理参数测量的监测方法，基于车辆参数的监测方法和基于驾驶员个体特性的监测方法。由于前两种方法都会受到驾驶员个人或者车辆类型等条件的限制，都不适合做监测系统，所以本文采用了对驾驶员无接触式观察眼睛状态的监测方法，用一种改进的PERCLOS算法来计算驾驶员的疲劳程度是非常有效和具有现实意义的。 在研究了当前数字视频图像技术发展的基础上，以高速DSP的数字信号处理器为核心，采集处理图像数据，对视频码流的压缩标准进行分析，以便进行对在DSP环境下得到的MPEG格式的视频数据的解码算法研究。 其硬件电路设计的核心DSP芯片采用TI的TMS320C6711，选用了CH374作为它的USB视频输入接口，设计了包括摄像头的接口电路，图像存储电路等。 其软件设计部分包括视频解码算法，司机疲劳判定方法、灰度投影定位法，眼睛特征提取等机器视觉处理算法过程。 论文提出的基于机器视觉技术的图像处理系统的应用潜力非常巨大，有待进一步的研究和探索。在论文最后对研究进行了总结和展望，提出未来的研究方向。 |
| 作者： | 王兆萍 |
| 专业： | 检测技术与自动化装置 |
| 导师： | 李波 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
