基于Omap4460人眼狀態(tài)檢測的設計與實現(xiàn).pdf

1、交通事故的發(fā)生很多都是因為駕駛員的疲勞駕駛導致的，因此實時地檢測駕駛員的疲勞狀態(tài)可以很大程度上減少交通事故的發(fā)生，而疲勞狀態(tài)判斷可以通過人眼的狀態(tài)進行判定。人眼的狀態(tài)可以是人眼的開閉和人眼的睜眼頻率，人眼睜眼頻率的檢測是在人眼開閉狀態(tài)檢測的基礎上實現(xiàn)的，因此人眼開閉狀態(tài)檢測在整個檢測系統(tǒng)中至關重要。而人眼的睜眼頻率在人的清醒和困頓兩種狀態(tài)下差異明顯，這可以成為疲勞狀態(tài)檢測的重要依據(jù)。目前有很多學者對基于人眼狀態(tài)檢測的駕駛員的疲勞狀態(tài)檢測

2、系統(tǒng)做了大量的研究，但是這些系統(tǒng)往往在檢測的精度和實時性方面存在著不足，由于檢測速度的限制很多系統(tǒng)都是在處理速度很高的PC機上進行的，這就使得檢測系統(tǒng)很難在工程實踐中得到應用。因此本文提出了基于Omap4460的人眼狀態(tài)檢測，由于該檢測平臺是基于arm的，而arm集成的系統(tǒng)體積小、功耗低為人眼狀態(tài)檢測實現(xiàn)實際的應用提供了可能。
　　結合國內外研究現(xiàn)狀，本文針對于omap linux內核，基于Omap4460人臉檢測模塊，搭建了基于

3、Omap4460的人眼狀態(tài)檢測測試平臺，該平臺實現(xiàn)了基于Adaboost和CamShift的人眼狀態(tài)檢測。由于實際中模擬PAL視頻信號的分辨率為720x576，因此本文中提出的方案主要針對于分辨率為720x540的視頻信號進行了測試，成功實現(xiàn)了25fps的實時人眼狀態(tài)檢測。本文具體工作內容如下：
　　1、在SOC linux內核中由于無Omap4460人臉檢測模塊的驅動程序，因此本文中研發(fā)了基于Omap4460的人臉檢測模塊的驅動

4、。針對該模塊的驅動程序，并為了與OpenCV相結合，本文開發(fā)了基于OpenCV和Omap4460的人臉檢測接口。
　　2、本文采用了Adv7280-m轉換芯片，因此針對該芯片開發(fā)了設備驅動程序，針對該驅動程序研發(fā)了基于Gstreamer v4l2src插件，通過該插件實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的打包工作。
　　3、提出基于人眼輪廓面積的人眼開閉狀態(tài)檢測算法，實現(xiàn)基于開閉狀態(tài)檢測的人眼睜眼頻率的檢測。
　　4、針對人眼狀態(tài)檢測，本文開