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基于DSP的驾驶疲劳实时检测系统研究

韩相军  
【摘要】:据交通部门的统计,我国是道路交通事故死亡人数最高的国家,连续数年一直居世界第一位。汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因,许多国家正积极进行驾驶疲劳检测的研究。因此,如何有效的监测和防止驾驶员疲劳驾驶,对于降低交通事故及人员死亡率,有着十分重要的现实意义。 本文设计了一套基于DSP的驾驶疲劳实时检测系统,根据疲劳的各种生理特征与疲劳的相关性,选用PERCLOS(单位时间内眼睛闭合时间所占的百分率)作为判定疲劳程度的依据。采用机器视觉和图像处理的方式检测眼睛的变化信息,提出了一种车载的、非接触式的、实时的驾驶疲劳检测系统——基于DSP的驾驶疲劳实时检测系统。 首先从生理学的角度分析了肌肉疲劳和精神疲劳,研究了驾驶疲劳的生理学机理。重点研究了眼睛的疲劳机理,借鉴美国联邦公路管理局FHWA(Federal HighwayAdministration)有关研究驾驶疲劳方面的文献,讨论了PERCLOS和其他眼睛活动测量方法的有效性,确认测量机动车驾驶疲劳最好的方法是PERCLOS。 然后针对疲劳检测算法中大数据量、高速传输、复杂运算的实际需要,构建了由CCD、TMS320DM642、TP5150、SAA7121等芯片组成的视频采集系统。该系统采用CCD摄像头采集数据,用DM642实时进行视频的采集、处理和显示,整个系统可以作为疲劳检测算法、视频和图像处理的硬件平台。 最后设计人脸和眼睛的实时检测及定位的算法。本文采用的基于肤色特征和差分帧相结合的算法对人脸检测、进行人脸实时定位,克服了以前使用单一人脸定位算法的缺点;并设计了一种新的方法——累计直方图阈值法将脸部图像二值化后,就可以把眼睛从人脸肤色中分离出来,降低了对光照的敏感性,然后利用最大连通域搜索算法提取睁眼程度,避免了左右眼的分割,提高了计算速度;接着利用基于眼睛色度图的眼睛提取算法可以进行快速、准确的眼睛定位;分别计算眨眼持续时间和PERCLOS两个参数来判断疲劳程度。 实验分析表明,本系统能够实时准确地检测眼睛的眨动次数和闭合程度,从而有效地检测疲劳程度。


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