本文關鍵詞：疲勞駕駛檢測方法研究與軟件設計

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【摘要】：近年來,隨著汽車城市化的進程越來越快,物流運輸業(yè)也在飛速發(fā)展,駕駛員隊伍不斷壯大。與此同時,道路交通事故也越來越多。研究表明,疲勞駕駛是交通事故發(fā)生的重要原因之一。因此,深入研究疲勞駕駛檢測的相關技術是十分必要的,且具有極大的社會意義。目前,基于圖像處理的疲勞駕駛檢測技術因其非接觸、速度快、抗干擾能力強等優(yōu)點,引起了國內(nèi)學者的極大興趣,迅速成為研究熱點。隨著檢測技術的不斷進步,人們對檢測準確度的需求也越來越高。本文對其中的一些算法進行了深入的研究并作了改進工作,同時設計了基于Android系統(tǒng)的疲勞駕駛檢測軟件。具體的研究內(nèi)容如下:首先,提出了基于非線性粒子群和最小二乘法的人眼輪廓擬合算法。在最小二橢圓擬合中,所有的邊緣點都參與了擬合,但由于一些偏差較大邊緣點的存在,降低了擬合的準確度。針對這一點,本文以點到待擬合橢圓的代數(shù)距離為目標函數(shù),建立優(yōu)化橢圓參數(shù)模型。首先基于優(yōu)化后的邊緣點利用最小二乘法獲得橢圓初始參數(shù)值,然后通過提出的非線性粒子群算法不斷地迭代尋優(yōu),最終得到最佳逼近橢圓。實驗結(jié)果表明改進后的算法提高了擬合的準確度。第二,對卡爾曼濾波跟蹤模型以及MeanShift算法進行了深入的研究,針對MeanShift算法在人眼運動較快時容易出現(xiàn)丟失幀的問題,本文采用一種基于卡爾曼與Mean Shift相結(jié)合的眼睛跟蹤算法并建立勻變速卡爾曼濾波跟蹤模型。首先,將前兩幀眼睛的中心位置及協(xié)方差作為濾波器的觀測值,并利用濾波器預測在當前幀中眼睛的可能位置,將它作為MeanShift的輸入值。然后,基于眼睛的灰度分布特征,在預測的鄰域內(nèi)使用MeanShift迭代算法搜索與人眼模板最為相似的目標。仿真實驗表明提出的方法有很好的跟蹤效果。本文首先基于Visual Studio 2010和OpenCV完成了算法的驗證。此外,針對現(xiàn)實的需要,本文設計了一款基于Android系統(tǒng)的疲勞駕駛檢測軟件,測試結(jié)果表明,該軟件實現(xiàn)了對疲勞駕駛的有效檢測,并且后續(xù)疲勞駕駛檢測系統(tǒng)功能的開發(fā)也可在此軟件上進行。
【關鍵詞】：粒子群 卡爾曼濾波 PERCLOS C++ Android
【學位授予單位】：齊齊哈爾大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 選題的背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容12-14
• 2 疲勞駕駛檢測系統(tǒng)關鍵技術14-18
• 2.1 人臉檢測14
• 2.2 人眼檢測14-15
• 2.3 人眼跟蹤15-16
• 2.4 特征提取16
• 2.5 疲勞判定標準16-17
• 2.6 本章小結(jié)17-18
• 3 需求分析與實現(xiàn)方案18-22
• 3.1 需求分析18
• 3.2 實現(xiàn)方案18-21
• 3.3 本章小結(jié)21-22
• 4 算法設計與實現(xiàn)22-47
• 4.1 人臉-人眼檢測模塊22-31
• 4.1.1 Haar-like特征與積分圖22-23
• 4.1.2 分類器的構造與級聯(lián)23-25
• 4.1.3 構造人臉-人眼分類器25-29
• 4.1.4 實驗結(jié)果分析29-31
• 4.2 人眼跟蹤模塊31-35
• 4.2.1 卡爾曼濾波31-32
• 4.2.2 MeanShift32-33
• 4.2.3 勻變速卡爾曼濾波跟蹤模型33-34
• 4.2.4 實驗結(jié)果分析34-35
• 4.3 特征參數(shù)提取模塊35-43
• 4.3.1 擬合前預處理35-37
• 4.3.2 改進最小二乘橢圓擬合算法37-42
• 4.3.3 結(jié)果對比分析42-43
• 4.4 疲勞判定模塊43-46
• 4.4.1 特征參數(shù)歸一化43-44
• 4.4.2 駕駛疲勞判定標準44-45
• 4.4.3 實驗結(jié)果分析45-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 5 疲勞駕駛檢測軟件設計47-57
• 5.1 JNI技術47
• 5.2 軟件框架設計47-49
• 5.3 開發(fā)環(huán)境的搭建49-51
• 5.4 應用軟件的實現(xiàn)51-55
• 5.5 本章小結(jié)55-57
• 結(jié)論57-58
• 參考文獻58-61
• 攻讀碩士學位期間學術成果情況61-62
• 致謝62

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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本文編號：1091687