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《新疆大学》 2010年
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夜间疲劳状态检测模式及方法研究

宋钛  
【摘要】: 驾驶疲劳已成为引发交通事故的重要原因,如何检测与预防驾驶员疲劳已成为当前研究的一个热点。利用现代红外线监控技术,白天或夜晚实时、准确、非接触的监控驾驶员的疲劳状态,是本论文的出发点。本文在分析系统的基础上,研究并改进了目前较常用的人脸识别算法;提出了一种快速人脸检测算法,确定了人脸的基本轮廓,然后运用人脸对称的几何的特征计算出长和宽,最终实现人脸的定位。本文尝试把基于自动点匹配的方法应用在序列运动图像的分割上,导入了OpenCV(英特尔@开源计算机视觉库),并引入haarcascade算法来实现对驾驶员人脸图像的自动跟踪。整个方法分为三个过程:人脸检测,人眼定位及驾驶员疲劳识别。内容如下: (1)人脸检测是驾驶员疲劳检测的前期工作.本文首先进行人脸的初步检测,利用红外人脸图象面部区域亮度较高,背景简单的优势,对图象进行二值化处理,然后运用搜索空洞的方法进行人脸准确定位。 (2)最关键的一步是人眼定位,传统的霍夫变换法和模板匹配法要求人眼区域具有较为清晰的边缘信息,计算量大,实时性低,本文在认真分析研究红外图像的基础上,改进了Harris检测算法,并定位瞳孔,计算量大为降低,而且准确的进行了定位,算法执行率高,完全满足了实时性的要求。 (3)本文根据PERCLOS原理,采用计算驾驶员眼睛睁开面积的方法实时监测驾驶员疲劳状态,因为夜间是疲劳的高发期,我们利用红外光源,所采用算法简单有效,复杂度低,不仅对光照的影响不敏感,而且具有较好的容错性和鲁棒性。本文借助OPENCV视觉开发库,利用FLEX开发平台,开发出了美观经济实用的跨平台软件,在保持效率的同时,节约了开发成本。
【学位授予单位】:新疆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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