基于DM3730的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng).pdf

1、隨著社會經(jīng)濟發(fā)展和人們生活水平的提高，汽車的保有量也不斷提高，直接導(dǎo)致了交通事故數(shù)量的增加，死亡人數(shù)一直居高不下，交通安全的問題日益嚴峻。而眾多的交通安全事故起因之中有很大一部分是由于駕駛員的疲勞駕駛引起的，特別是在夜間行車導(dǎo)致的交通事故。因此，如何有效的進行監(jiān)測和防止駕駛員疲勞駕駛，對于避免交通事故，提高交通安全性有著重要意義。采用機器視覺的方法進行疲勞檢測在國內(nèi)外是一項研究熱點，在實時性、非接觸性方面比其他方法更有優(yōu)勢，成為疲勞檢測

2、的一個主要方法。
　　本文在研究國內(nèi)外相關(guān)成果的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一套基于機器視覺方案疲勞監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有體積小、功耗低，可以滿足全天候、實時監(jiān)測的要求，能夠應(yīng)用于汽車行車工作過程中。本文主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)本系統(tǒng)提出了采用近紅外燈光照射下幀間圖像差分與圖像處理相結(jié)合的瞳孔定位算法。通過濾光片消除外界光源的影響，統(tǒng)一了不同照度下的特征提取方式，通過控制紅外LED燈的照射方式來獲取不同燈光照射下奇、偶幀圖像進行處理，

3、提取出瞳孔特征。該方法定位眼睛快速、準確。
　　(2)將大津法自適應(yīng)閾值分割應(yīng)用到本系統(tǒng)中，能夠在不同的照度下選取合適的閾值將差分圖像二值化，方便瞳孔特征的提取，提高了準確率。
　　(3)將卡爾曼濾波器引入到本系統(tǒng)中，通過已知條件預(yù)測下一幀瞳孔出現(xiàn)的方位，大大的減小了待處理圖像的大小，提高了運算的速度，同時也提高了特征提取的準確度。
　　(4)選取Davinci平臺，將算法集成為Codec，供Server調(diào)用。