原文传递
基于人眼状态的驾驶员疲劳检测研究
| 论文题名： | 基于人眼状态的驾驶员疲劳检测研究 |
| 关键词： | 驾驶员;疲劳检测;近红外图像;人眼状态;跟踪算法;眨眼频率 |
| 摘要： | 驾驶员疲劳驾驶已经成为公路交通事故频繁发生的主要原因之一，如何利用摄像机对驾驶员的状态进行实时可靠地监控已经成为一个热门的研究课题。 本文在大量的实验的基础上，实现了人眼的定位、跟踪、状态识别以及疲劳检测等模块的算法，其主要内容如下: (1)本文提出了基于近红外图像的人眼定位算法。为了能够快速准确地定位人眼，利用人眼在主动红外光源下的亮瞳效应产生人眼候选区域，而对于一些由于眼镜反射等因素没有亮瞳的图像，需要对其进行对称变换来产生候选区域，然后用SVM算法可以检测到瞳孔区域，最后利用瞳孔的梯度以及几何特征快速准确定位到其中心位置。 (2)本文实现了基于卡尔曼滤波和meanshift的人眼跟踪算法。在上述模块完成的基础上，对于有亮瞳的图像，用卡尔曼滤波进行跟踪;而对于亮瞳较弱或着没有亮瞳的图像，先用卡尔曼滤波进行运动估计，然后使用meanshift算法进行跟踪。 (3)本文给出了基于混合投影的人眼状态识别方法。确定了人眼区域和瞳孔中心后，对倾斜图像进行旋转校正，利用混合投影的方法在人眼区域内找到人眼的上下左右四条边界，即人眼的外接矩形，最后根据矩形的长和宽的比值来判断人眼状态。 (4)在驾驶员疲劳检测模块中，本文采用的是基于PERCLOS原理和眨眼频率相结合的方法。计算出单位时间内人眼闭合图像帧数与图像总帧数的比值以及眨眼次数，以此来判断驾驶员是否疲劳驾驶。实验结果表明，本文所采用的疲劳检测方法具有较高的可靠性和实时性。 |
| 作者： | 朱维宁 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 任明武 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
