本文關(guān)鍵詞：基于PERCLOS的列車司機(jī)駕駛疲勞檢測研究

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【摘要】：列車行車安全把握著鐵路運(yùn)輸?shù)拿},列車司機(jī)的駕駛疲勞是影響列車行車安全最主要的因素,如何實(shí)時(shí)檢測列車司機(jī)的駕駛疲勞狀態(tài)并及時(shí)預(yù)警,從而有效減少列車行車事故的發(fā)生,已成為當(dāng)下的研究熱點(diǎn)。本文利用機(jī)器視覺,研究一種的非接觸式的、準(zhǔn)確的、實(shí)時(shí)的、魯棒性好的列車司機(jī)駕駛疲勞檢測方法,該方法通過圖像處理的方式提取眼部PERCLOS特征值(單位時(shí)間內(nèi)眼睛處于閉合狀態(tài)時(shí)間所占的比例),進(jìn)而判斷列車司機(jī)的疲勞狀態(tài)。論文的研究內(nèi)容包括： (1)研究一種由粗到精的快速準(zhǔn)確的人臉檢測定位方法。首先建立了高斯膚色模型并分割出圖像中的膚色區(qū)域,目的是盡量縮小人臉的存在范圍,提高人臉檢測速度。然后采用人臉檢測率最高的AdaBoost算法訓(xùn)練出級聯(lián)的人臉分類器。最后使用人臉分類器在去除了大量背景的膚色區(qū)域中準(zhǔn)確定位人臉位置,作為人眼的檢測區(qū)域。 (2)提出一種結(jié)合人眼分類器和動(dòng)態(tài)人眼模板匹配法的人眼檢測定位方法,該方法利用連續(xù)圖像幀之間人眼位置和形態(tài)的連續(xù)性,首先采用人眼分類器在人臉區(qū)域內(nèi)準(zhǔn)確定位人眼并分割出人眼子圖像作為人眼模板,然后采用模板匹配法在相鄰若干幀圖像的人臉區(qū)域快速定位人眼。為了進(jìn)一步提高人臉的檢測速度,本文采用卡爾曼濾波法在連續(xù)圖像幀中預(yù)測人眼位置,將預(yù)測的人眼位置與下一幀膚色區(qū)域做對比,合理的將人臉和人眼檢測定位過程融合起來,大大降低了人臉檢測耗時(shí),實(shí)現(xiàn)了人臉、人眼的快速準(zhǔn)確定位。 (3)針對目前人眼狀態(tài)識(shí)別方法的魯棒性低和耗時(shí)多等問題,本文提出一種結(jié)合眼部寬高比和白黑像素比的人眼狀態(tài)識(shí)別方法,該方法根據(jù)人眼外形和黑白像素構(gòu)成在不同開閉狀態(tài)的差異,可以快速準(zhǔn)確的識(shí)別出圖像中的人眼狀態(tài)。本文選取PERCLOS方法作為駕駛疲勞檢測方法,以該方法的P80標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù),計(jì)算連續(xù)圖像幀中列車司機(jī)眼部PERCLOS特征值,判斷列車司機(jī)的駕駛疲勞狀態(tài)。 綜合以上研究內(nèi)容,本文建立了列車司機(jī)駕駛疲勞檢測系統(tǒng),驗(yàn)證了所研究駕駛疲勞檢測方法的有效性、準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和魯棒性。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：U298

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本文編號(hào)：1286197