基于視覺(jué)識(shí)別的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
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【摘要】:根據(jù)對(duì)交通事故的統(tǒng)計(jì)報(bào)告分析可知,由于疲勞駕駛引起的交通事故是導(dǎo)致人員傷亡的最主要原因。如何有效的對(duì)疲勞駕駛進(jìn)行檢測(cè)已經(jīng)引起人們的高度關(guān)注。本文以計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與圖像處理技術(shù)相結(jié)合為核心,設(shè)計(jì)出一套基于視覺(jué)識(shí)別的駕駛員疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)。以往研究人員對(duì)疲勞駕駛的檢測(cè)都是集中在駕駛員白天駕駛車輛的單一條件下,沒(méi)有考慮到駕駛員在光線較強(qiáng)時(shí)佩戴太陽(yáng)鏡以及在夜晚情況下駕駛車輛出現(xiàn)疲勞的情況。從而造成疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)不能實(shí)現(xiàn)復(fù)雜條件下、全天候的檢測(cè)。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題提出了基于改進(jìn)的LBP(Local Binary Pattern)特征構(gòu)建視覺(jué)多通道人眼分類器。由于主流的幾個(gè)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)不能滿足本系統(tǒng)訓(xùn)練分類器的要求,為此提出了專一化人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的概念,拍攝并制作了多姿態(tài)多場(chǎng)景近紅外人臉數(shù)據(jù)庫(kù)(Multi-Pose and Multi-Scene NIR Face Database, MPMS NIR Face Database)。使用AdaBoost算法訓(xùn)練人眼級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器,同時(shí)對(duì)傳統(tǒng)的LBP特征進(jìn)行了改進(jìn),一是增大了人臉樣本庫(kù),二是在訓(xùn)練過(guò)程中限制樣本權(quán)重。最后駕駛員的駕駛狀態(tài)判斷采用了PERCLOS準(zhǔn)則。完成算法部分的設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)測(cè)試后,疲勞駕駛檢測(cè)算法成功移植在基于ARM和Cortex-A9處理器的集成視覺(jué)感知的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)XC-7600上。主要工作有在平臺(tái)上Linux系統(tǒng)的引導(dǎo)和內(nèi)核移植以及Qt、Opencv等軟件的安裝。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示算法在開(kāi)發(fā)平臺(tái)上運(yùn)行良好,在疲勞駕駛檢測(cè)正確性、實(shí)時(shí)性以及系統(tǒng)魯棒性方面達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計(jì)目標(biāo)。解決了以往駕駛員佩戴太陽(yáng)鏡和夜晚狀態(tài)下疲勞駕駛無(wú)法檢測(cè)的問(wèn)題。
【學(xué)位授予單位】:福建師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:U463.6;TP391.41
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7 楊q
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