本文關(guān)鍵詞：基于高斯眼白模型的疲勞駕駛檢測

  更多相關(guān)文章： 疲勞駕駛 人臉檢測 眼白特征 YCbCr 高斯模型 PERCLOS(percentage of eyelid closure over the pupil over time)

【摘要】：目的為解決疲勞駕駛檢測中人眼狀態(tài)識別的難點,提出一種基于眼白分割的疲勞檢測方法。方法首先對獲取圖像進行人臉檢測,利用眼白在Cb-Cr上良好的聚類性,基于YCb Cr顏色空間建立高斯眼白分割模型;然后在人臉區(qū)域圖像內(nèi)做眼白分割,計算眼白面積;最后將眼白面積作為人眼開度指標,結(jié)合PERCLOS(percentage of eyelid closure over the pupil over time)判定人的疲勞狀態(tài)。結(jié)果選取10個短視頻進行采幀分析,實驗結(jié)果表明,高斯眼白分割模型能有效分離眼白,并識別人眼開合狀態(tài),準確率可達96.77%。結(jié)論在良好光線條件下,本文方法能取得不錯的分割效果;本文所提出的以眼白面積作為判定人眼開度的指標,能準確地判定人的疲勞狀態(tài)。實驗結(jié)果證明了該方法的有效性,值得今后做更深入的研究。
【作者單位】： 南京工程學院自動化學院;
【關(guān)鍵詞】： 疲勞駕駛 人臉檢測 眼白特征 YCbCr 高斯模型 PERCLOS(percentage of eyelid closure over the pupil over time)
【基金】：國家自然科學基金項目(61104085) 江蘇省自然科學基金項目(BK20151463) 江蘇省大學生科技創(chuàng)新項目(201511276014Z)~~
【分類號】：U463.6;TP391.41
【正文快照】： 0 引言 疲勞駕駛是造成交通事故發(fā)生的重要原因之一。Klauer等研究發(fā)現(xiàn),疲勞駕駛引發(fā)交通事故的概率是正常駕駛的46倍[1],每年由疲勞駕駛而引起的交通事故占事故總數(shù)的20%左右,占特大交通事故的40%以上[2]。疲勞檢測的研究近年來呈上升趨勢,目前疲勞檢測的手段包括:基于駕駛

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本文編號：866180