駕駛員疲勞監(jiān)測技術研究.pdf

1、由于各種因素造成的疲勞駕駛，已成為導致交通事故的重要原因。采用先進的技術手段，對駕駛員進行實時監(jiān)測并及時預警對減少交通事故的發(fā)生具有重要意義?；谟嬎銠C視覺的駕駛員疲勞監(jiān)測方法，具有非侵入式、高可靠性的特點，在疲勞預警裝置中被廣泛采用，是疲勞監(jiān)測算法研究的一個熱點方向。由于眼部的行為特征與駕駛員疲勞程度相關性強，基于駕駛員眼部行為的疲勞監(jiān)測方法，在計算機視覺監(jiān)測疲勞領域占據著重要的位置。
　　針對基于眼部行為的疲勞監(jiān)測算法中存在的

2、魯棒性、準確性及實時性三個關鍵問題，從監(jiān)測算法過程中涉及的人臉監(jiān)測、人眼定位及疲勞判定機制三個關鍵環(huán)節(jié)入手，給出了一種新的基于眼部行為的疲勞監(jiān)測算法，并對算法關鍵環(huán)節(jié)及算法結果進行了實驗驗證。論文主要工作如下：
　　1.針對背景人臉影響、頭部姿態(tài)及光照變化問題，在研究AdaBoost算法過程的基礎上對其進行改進，設計了一種基于跟蹤思想的多姿態(tài)人臉監(jiān)測算法。這種算法即提高了人臉檢測的正確率又大幅提高了人臉檢測的速度；針對人臉光照對人

3、眼定位的影響，給出了一種自適應圖像分割方法，有效的克服了光照對人眼定位的影響。
　　2.對人眼定位領域應用最為廣泛的灰度投影算法進行了改進，給出了一種基于曲線融合的投影人眼定位算法，并在靜態(tài)人臉庫上做了大量實驗，驗證了算法的有效性；分析了自適應圖像分割與改進的投影算法在基于視頻序列的人眼定位中存在的問題。在此基礎上，采用了簡單的灰度二值化方法進行眼睛目標提取，并將圖像矩描述及上下文分析方法應用到人眼驗證及尋優(yōu)中，在實現(xiàn)眼睛定位的同

4、時實現(xiàn)了眼睛高度的提取。本文眼睛定位及狀態(tài)分析方法在保證高的正確率的前提下，大幅提高了算法實時性。
　　3.單一疲勞識別指標在疲勞識別時存在局限性，通過延長采樣時間來提高PERCLOS指標的準確性，同時引入平均眨眼時間指標(TIMNCTATON)與 PERCLOS指標進行融合，設計了一種雙指標三級別疲勞識別機制，有效提升了疲勞識別準確性；考慮了危險動作，通過人臉及人眼定位成功與否來判定駕駛員是否存在危險動作。
　　本文對疲勞