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基于深度图的驾驶员头部姿态分析

张博文  
【摘要】:近些年来,随着经济的发展,机动车的数量在飞速增长,除了为生活带来了交通上的便捷,道路交通事故的发生频率也不断上升。据研究表明,交通事故的产生除去不可抗力的客观因素以外,绝大部分都是由于驾驶人员的主观注意力不集中引发的,而如果可以利用交通辅助系统通过对驾驶员的驾驶行为进行监测,可以有效避免此类交通事故的发生。头部姿态估计技术对研究驾驶员视线的观察方向、检测驾驶员注意力是否集中和提高驾驶员驾驶行为安全有着非常重要的意义,是目前国内外学者广泛研究的课题。目前存在一些已有的对驾驶员头部姿态估计的方法,并且取得了一定的成果,但是由于在驾驶员驾车行驶过程中,会受到光照、遮挡物等不可抗因素的影响,现存对头部姿态进行分析的算法已经不能满足实际的需求。为了提高驾驶员头部姿态估计的准确性,本文了对现存的头部姿态分析算法进行了增强改进。在图像采集阶段将二维的RGB彩色图像和深度图像相结合,利用动态外观模型确定人脸位置,再将人脸部分转化为刚性的头部点云,利用最近点迭代(ICP)算法对头部姿态进行粗略估计分析。然后通过自学习的算法,以驾驶员在车内前方的视线区域为参考区域,建立9个相应的头部姿态模板。最后利用该模板中的视线区域以及其相邻的区域和粒子滤波算法跟踪估计当前驾驶员的头部姿态,实现了对驾驶员头部姿态更为精确地估计。实验结果表明,本文提出的算法可以很好地对驾驶员头部姿态进行估计,准确率可以达到85%以上,所测的数据结果符合驾驶的行为标准,可以满足驾驶安全辅助系统和驾驶行为安全性的需求。


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