基于OpenCV的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)近年來(lái)的飛速`發(fā)展,城市以及高速道路的機(jī)動(dòng)車輛保有量正在急劇增加。在全球,每年由于疲勞駕駛而導(dǎo)致交通事故和人員傷亡數(shù)以萬(wàn)計(jì),在我國(guó),疲勞駕駛也被交管部門列為導(dǎo)致道路交通事故的三大原因之一,給人民群眾的生活帶去了十分惡劣的影響。因此在實(shí)際情況中,如何采取有效措施來(lái)預(yù)防或者減少駕駛員疲勞的情況,對(duì)于保護(hù)人民生命財(cái)產(chǎn)安全和減少交通事故的發(fā)生便具有非常重大的意義。
　　本文采用CCD攝像頭對(duì)駕駛室內(nèi)的駕駛員進(jìn)行實(shí)時(shí)的面部圖像抓

2、拍,通過(guò)圖像處理的技術(shù)分析人眼的閉合程度,從而判斷駕駛員的疲勞程度。PERCLOS是我們的主要評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),意為人眼持續(xù)閉合時(shí)間占特定時(shí)間的比率。本文介紹了一種基于Haar特征的AdaBoost級(jí)聯(lián)分類器算法,并根據(jù)此算法對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行人臉檢測(cè),然后在分割出的人臉圖像中,對(duì)人臉圖像進(jìn)行水平投影,并根據(jù)水平投影得到的人眼上下眼瞼,定位出人眼的位置,而且根據(jù)人眼的上下眼瞼可以通過(guò)事先給出的一定判別標(biāo)準(zhǔn),判斷眼部是否處于疲勞狀態(tài),從而達(dá)到疲勞檢測(cè)

3、的目的。當(dāng)檢測(cè)出駕駛員處于疲勞時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)報(bào)警,使駕駛員恢復(fù)到正常狀態(tài),從而盡量規(guī)避了行車的安全隱患,并且系統(tǒng)做出預(yù)留功能,可以將駕駛員的疲勞狀態(tài)圖片發(fā)送給指定的服務(wù)器以備查詢。
　　本系統(tǒng)采用的核心算法是基于Haar特征的AdaBoost級(jí)聯(lián)分類器算法和水平投影,首先介紹了這兩種算法的主要思想及工作原理,然后對(duì)駕駛員實(shí)際駕駛環(huán)境的特點(diǎn)進(jìn)行了分析并給出需求分析,接著在visualstudio的平臺(tái)下,使用intel開(kāi)發(fā)的圖像處理