本文關(guān)鍵詞：基于Android平臺(tái)的車(chē)載疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

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【摘要】：隨著道路交通基礎(chǔ)設(shè)施的日益完善,機(jī)動(dòng)車(chē)保有量和機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛員人數(shù)快速地持續(xù)增長(zhǎng),疲勞駕駛現(xiàn)象也日益嚴(yán)重,并逐漸成為導(dǎo)致交通事故的主要因素之一。相關(guān)研究表明,如果能對(duì)駕駛員的疲勞狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),并在疲勞駕駛初期及時(shí)地給以相應(yīng)的預(yù)警提醒,可有效地避免大量的交通事故。本文對(duì)基于Android平臺(tái)的車(chē)載疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了研究。系統(tǒng)以基于Android的智能手機(jī)為硬件平臺(tái),利用其前置攝像頭采集駕駛員的圖像,通過(guò)分析駕駛員的眼睛閉合狀態(tài),并以PERCLOS指標(biāo)來(lái)衡量駕駛員的疲勞狀態(tài)。本文主要工作如下:(1)人臉檢測(cè)及跟蹤。本文基于Adaboost算法構(gòu)建了人臉檢測(cè)系統(tǒng),基于Kalman濾波實(shí)現(xiàn)人臉跟蹤系統(tǒng),在車(chē)載環(huán)境下采集了大量車(chē)內(nèi)環(huán)境圖像作為人臉負(fù)樣本,訓(xùn)練得到了具有較好檢測(cè)效果的人臉檢測(cè)器,并通過(guò)車(chē)載環(huán)境下拍攝的駕駛員圖像數(shù)據(jù)對(duì)人臉檢測(cè)及跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試。(2)人眼定位。首先,在人臉檢測(cè)的基礎(chǔ)上,根據(jù)人臉部器官“三庭五眼”的幾何分布特點(diǎn),進(jìn)一步縮小人眼定位的檢測(cè)范圍;然后,通過(guò)Adaboost算法構(gòu)建了人眼定位系統(tǒng);最后,通過(guò)加窗灰度積分投影算法將眉眼部位進(jìn)行了分離,從而實(shí)現(xiàn)了人眼部位的精確定位。(3)疲勞狀態(tài)識(shí)別。采用PERCLOS方法對(duì)駕駛員疲勞狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè),重點(diǎn)研究了基于眼睛區(qū)域面積和基于上眼瞼曲率的人眼狀態(tài)識(shí)別。在基于眼睛區(qū)域面積的人眼狀態(tài)識(shí)別方法中,提出了一種基于Kalman濾波的二值化分割閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整方法。(4)基于Android平臺(tái)的車(chē)載疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)OpenCV在Android平臺(tái)上,實(shí)現(xiàn)了車(chē)載疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng),測(cè)試結(jié)果表明,一個(gè)完整監(jiān)測(cè)流程平均耗時(shí)85.15ms,基本可滿(mǎn)足實(shí)時(shí)疲勞監(jiān)測(cè)的要求。
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U463.6;TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

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7 本報(bào)記者 林劍;國(guó)內(nèi)廠商角逐Android平臺(tái)優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)并存[N];通信信息報(bào);2010年

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：1291829