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文檔簡介
1、隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,各國的機(jī)動車保有量迅速增加,交通安全問題日益突出。在交通安全問題中,駕駛員、車輛、道路環(huán)境三個方面的影響程度是不同的,駕駛員的因素在交通安全中占最主要的地位,其中疲勞駕駛是導(dǎo)致交通事故的主要成因。疲勞駕駛檢測技術(shù)是安全關(guān)鍵測控技術(shù)中的一個重要研究方向,在視頻中通過檢測與分析人眼特征來進(jìn)行疲勞駕駛檢測的研究,具有十分重要的意義。
本文在實(shí)驗(yàn)室已有工作的基礎(chǔ)上,研究了一種基于視頻分析能在各種光照條件下自適應(yīng)監(jiān)測
2、駕駛員疲勞狀態(tài)的方法。主要做了以下工作:采用了在非線性分段色彩變換空間中基于膚色模型的人臉檢測技術(shù);并且研究了卡爾曼濾波跟蹤方法,提高了人臉檢測的速度。研究了彩色空間中膚色模型的聚類特性及該特性易受光照強(qiáng)度變化影響的性質(zhì),在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)的光照強(qiáng)度判斷方法。采用最小二乘法擬合曲面的方法對采集到的圖像進(jìn)行光照校正,以解決強(qiáng)光惡劣光照條件下如何進(jìn)行檢測的問題。系統(tǒng)進(jìn)而根據(jù)弱、中、強(qiáng)三種光照情況,自適應(yīng)地完成人眼區(qū)域的粗定位;在此基
3、礎(chǔ)上,根據(jù)區(qū)域生長、形態(tài)學(xué)運(yùn)算并結(jié)合人臉五官先驗(yàn)知識建立規(guī)則集精確定位眼睛位置。最后研究了眨眼與疲勞相關(guān)參數(shù)的檢測方法,采用PERCLOS值作為判斷駕駛員疲勞狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)。
在對TI公司TMS320C6000系列DSP的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和開發(fā)流程的研究學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上,將本文設(shè)計(jì)的疲勞檢測算法移植到DSP上,并對算法的程序利用CCS進(jìn)行了優(yōu)化,每秒能夠處理20幀,初步達(dá)到實(shí)時性。實(shí)驗(yàn)證明該方法準(zhǔn)確率較好,正常狀態(tài)下的檢測正確率均在85%以上,
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