本文關鍵詞：基于ARM平臺的駕駛疲勞檢測系統(tǒng)的研究

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【摘要】：眾所周知,疲勞駕駛已經成為交通事故發(fā)生的重要原因之一。它所帶來的行車安全隱患也逐漸受到大眾的廣泛關注。因此,預防疲勞駕駛也逐漸成為當前研究的主要熱點之一目前,駕駛疲勞檢測中多數(shù)是基于人臉表情狀態(tài)的判斷,本文也是基于ASM算法而建立的根據(jù)人眼狀態(tài)來判斷的疲勞檢測系統(tǒng)。本文的重點是：針對ASM算法在表情豐富、姿態(tài)多變以及光照非均勻情況下,對人臉定位不理想的問題,提出了2D十字型Gabor模型；即以特征點為中心建立2D十字型搜索區(qū)域,并在區(qū)域內建立概率密度估計模型,通過概率分布差異度模型來判斷最佳搜索位置；然后將改進的局部特征與Gabor小波特征進行融合,完成2D十字Gabor模型的建立。本方法將原來的搜索區(qū)域由一段線性區(qū)域增加到2D十字型區(qū)域,增加了特征點的灰度信息,過濾掉了光照的影響,從而提高了算法的準確性和魯棒性。為了更進一步提高眼睛定位的準確性,本文提出積分投影與局部ASM算法相結合的方法實現(xiàn)眼睛的兩次定位,根據(jù)方差最小原則來確定兩種結果的權重,最終根據(jù)權重參數(shù)計算出眼睛的位置。在此基礎上,本文設計了一種基于ARM的疲勞駕駛檢測系統(tǒng),首先,利用改進后的ASM算法對采集的圖像進行人臉和人眼定位；然后,對定位的人臉區(qū)域進行積分投影處理,再次確定人眼位置,并通過權重參數(shù)確定最終人眼位置；最后,采用積分投影的人眼狀態(tài)識別方法,然后在基于PERCLOS疲勞判別方法的基礎上,結合眨眼頻率的判別方法,利用這兩個參數(shù)來判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)。硬件平臺采用友善之臂公司的嵌入式Tiny6410平臺,并進行了軟件平臺的搭建,包括嵌入式系統(tǒng)的移植、交叉編譯環(huán)境的建立、Qt/E移植與集成開發(fā)環(huán)境的搭建、系統(tǒng)應用軟件的總體設計。最后對所設計的系統(tǒng)進行了實驗,最終實現(xiàn)了基于ARM平臺的駕駛疲勞檢測系統(tǒng),實驗結果表明本系統(tǒng)對疲勞檢測的總正確率為91.31%,能夠滿足駕駛員疲勞駕駛檢測的需要,對駕駛疲勞檢測的研究具有一定的參考意義。
【學位授予單位】：天津工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;TP391.41

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