基于機器視覺的駕駛員后視鏡查看行為識別系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，25%~30%的交通事故與駕駛員的警覺狀態(tài)直接相關(guān)，其中車輛轉(zhuǎn)彎、并線、變更車道等轉(zhuǎn)向操控過程是交通事故的主要發(fā)生場合之一，尤其常見于駕駛員未注意車輛轉(zhuǎn)向側(cè)后方交通信息的情況。駕駛員后視鏡查看行為的實時檢測和必要提醒有利于降低此類交通事故的發(fā)生概率。本文基于機器視覺和圖像處理技術(shù)對該行為進行探索和研究，提出了與之相關(guān)的檢測方法和技術(shù)方案，并采用大量的實驗和算例進行驗證，最終開發(fā)出駕駛員后視鏡查看行為檢測系統(tǒng)。主要工作和研究

2、成果包括：
　?。?）在對大量國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)和文獻調(diào)研的基礎(chǔ)上，針對課題中可能遇到的問題，提出了一種僅以駕駛員臉頸部輪廓作為處理目標(biāo)的駕駛員后視鏡查看行為檢測方法。算法任務(wù)量小、實時性好、魯棒性高。
　?。?）基于駕駛員行為特性，首先提出一種駕駛員臉頸區(qū)域靜態(tài)識別定位算法，用于在車輛啟動時，完成駕駛員臉頸皮膚在當(dāng)前光源條件下的灰度均值學(xué)習(xí)和臉頸區(qū)域靜態(tài)搜索識別。然后提出一種駕駛員臉頸區(qū)域動態(tài)識別定位算法，用于在車輛行駛時，完

3、成駕駛員臉頸皮膚灰度均值學(xué)習(xí)和臉頸區(qū)域快速跟蹤識別。最后在此基礎(chǔ)上提取駕駛員臉頸可見皮膚輪廓并定義了以頸部基點垂線劃分的左右面積比特征參數(shù)。圖像處理結(jié)果表明，算法具有較好的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力和抗干擾能力。
　?。?）針對駕駛員臉型差異、攝像頭安裝位置不同，以及駕駛員發(fā)型、佩戴物等等干擾情況而導(dǎo)致基準特征參數(shù)的不同，論文結(jié)合駕駛眼動凝視數(shù)據(jù)分析揭示了特征參數(shù)的累積概率局部峰值定律，據(jù)此提出一種后視鏡查看行為的閾值判定原理。當(dāng)后視鏡觀察行