本文關(guān)鍵詞：基于單目攝像頭的駕駛員注視區(qū)域估計方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：據(jù)研究表明,大多數(shù)的交通事故是由于駕駛員的注意力不集中造成的。同時,視線追蹤技術(shù)近幾年也有飛速發(fā)展,特別在對駕駛員注意力和疲勞程度檢測方面起到了重要作用,駕駛員注視區(qū)域估計已經(jīng)成為解決交通事故關(guān)鍵點(diǎn)和熱點(diǎn)問題。目前,大多數(shù)視線追蹤方法在實驗室環(huán)境具有良好的效果,但是由于駕駛員在行駛過程中會遇到光線強(qiáng)烈變化和頭部的大幅度轉(zhuǎn)動等一系列復(fù)雜場景,大多數(shù)視線追蹤方法在駕駛員環(huán)境下表現(xiàn)較差。并且目前大多數(shù)駕駛員注視區(qū)域估計方法僅僅采用頭部姿態(tài)來估計注視區(qū)域忽視眼睛轉(zhuǎn)動,結(jié)果并不理想。為了解決復(fù)雜環(huán)境下駕駛員注視區(qū)域估計問題,本文提出一種采用頭部姿態(tài)與視線角度結(jié)合估計駕駛員注視區(qū)域方法,方法主要包含以下幾個部分。(1)獲得駕駛員圖像后采用面部檢測方法找到感興趣區(qū)域。(2)在獲得的感興趣區(qū)域采用基于梯度下降的SDM方法提取人臉特征點(diǎn)。(3)通過提取的特征點(diǎn)使用本文優(yōu)化的POSIT方法求解頭部姿態(tài),得到的結(jié)果比原始結(jié)果更加準(zhǔn)確穩(wěn)定。(4)在利用面部特征點(diǎn)通過正六邊形方式限定作為視線檢測感興趣區(qū)域,根據(jù)梯度信息獲得瞳孔中心,通過3D眼球模型估計出視線角度,利用線性SVM方法進(jìn)行眼睛檢測得到視線置信參數(shù)。(5)通過視線角度與頭部姿態(tài)結(jié)合方式求出駕駛員注視角度,估計出駕駛員的注視區(qū)域。開發(fā)完成一個用于驗證本文算法的駕駛員注視區(qū)域?qū)崟r檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)可以實時檢測出駕駛員的駕駛注視區(qū)域以及駕駛員面部狀態(tài)并將實時信息導(dǎo)入到文檔中,利用得到的數(shù)據(jù)對駕駛員駕駛行為進(jìn)行分析。通過測試結(jié)果表明,本文提出的方法能夠在駕駛員復(fù)雜環(huán)境中有著較高的準(zhǔn)確率,滿足研究需要,為駕駛員輔助系統(tǒng)打下了良好的基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：注視區(qū)域 復(fù)雜環(huán)境 POSIT 視線 駕駛行為
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題的背景及意義9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 基于角膜反射的視線追蹤10-11
• 1.2.2 基于頭部姿態(tài)朝向視線追蹤11-13
• 1.3 本文研究內(nèi)容與章節(jié)安排13-15
• 1.3.1 研究內(nèi)容13
• 1.3.2 章節(jié)安排13-15
• 第2章 駕駛員注視區(qū)域估計相關(guān)算法15-23
• 2.1 駕駛員頭部姿態(tài)方法15-20
• 2.1.1 基于模版匹配方法15
• 2.1.2 基于檢測子的方法15-16
• 2.1.3 基于特征回歸的方法16-17
• 2.1.4 基于子空間學(xué)習(xí)的方法17
• 2.1.5 基于局部模型約束的方法17-18
• 2.1.6 基于臉部特征點(diǎn)的幾何方法18-20
• 2.2 視線追蹤方法20-22
• 2.2.1 侵入式視線追蹤方法20
• 2.2.2 非侵入式視線追蹤方法20-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第3章 駕駛員注視區(qū)域估計方法23-54
• 3.1 臉部特征點(diǎn)提取24-32
• 3.1.1 獲取感興趣區(qū)域24-27
• 3.1.2 面部特征點(diǎn)提取27-32
• 3.2 基于幾何法的頭部姿態(tài)估計32-45
• 3.2.1 POSIT算法32-38
• 3.2.2 改進(jìn)的POSIT頭部姿態(tài)估計算法38-41
• 3.2.3 頭部姿態(tài)檢測結(jié)果41-45
• 3.3 駕駛員視線估計方法45-53
• 3.3.1 基于梯度信息的瞳孔中心檢測方法45-48
• 3.3.2 視線角度估計48-49
• 3.3.3 戴眼鏡情況下眼睛檢測49-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 第4章 駕駛注視區(qū)域算法實驗及分析54-64
• 4.1 算法驗證54-58
• 4.1.1 注視區(qū)域估計54-56
• 4.1.2 注視區(qū)域頻率分析56-58
• 4.2 駕駛行為分析58-60
• 4.3 駕駛員注視區(qū)域?qū)崟r檢測系統(tǒng)60-63
• 4.4 本章小結(jié)63-64
• 第5章 結(jié)論與展望64-66
• 5.1 總結(jié)64-65
• 5.2 展望65-66
• 參考文獻(xiàn)66-69
• 致謝69

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 ;探測、跟蹤與偵察[J];電子科技文摘;2003年05期

2 ;[J];;年期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 Q∫

本文編號：416546