汽車作為日常生活中越發(fā)受歡迎的交通工具,方便了我們的生產(chǎn)生活。隨著汽車的增加,由此引發(fā)的交通事故也逐漸增加,而疲勞駕駛誘發(fā)的占事故總和的20%以上。據(jù)不完全統(tǒng)計,每個司機都經(jīng)歷過疲勞駕駛。在今年新冠疫情的特殊期間,國家更提倡自駕出行以避免交叉感染,所以警惕疲勞駕駛,注意行車安全尤為重要。本文設(shè)計了一套疲勞駕駛檢測系統(tǒng),搭載ARM核心板、紅外攝像頭及高分貝揚聲器等硬件設(shè)備,能有效地、實時地檢測駕駛員是否疲勞,并進行報警。本系統(tǒng)將攝像頭采集到的多個面部特征進行融合,得到判別結(jié)果,并將其應(yīng)用到實際。具體研究內(nèi)容如下:(1)疲勞駕駛檢測系統(tǒng)的設(shè)計。根據(jù)需求分析,制定出疲勞駕駛檢測系統(tǒng)的設(shè)計方案和具體技術(shù)路線,將系統(tǒng)分為視頻采集、面部檢測及定位、特征提取、建模識別及聲音報警五個模塊。(2)人臉檢測及定位。采用能適應(yīng)各種環(huán)境的MTCNN人臉檢測算法,由P-Net、R-Net和O-Net三層子網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)而成,同步完成邊框回歸和面部關(guān)鍵點粗定位。使用級聯(lián)回歸的ERT算法實現(xiàn)面部68個特征點定位。(3)面部疲勞表情識別。提出了一種CNN+LSTM動態(tài)疲勞表情識別模型。本模型采用CNN來提取單幀面部圖像的空...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究的背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于生理狀態(tài)的疲勞駕駛檢測
        1.2.2 基于行車數(shù)據(jù)的駕駛員疲勞特征
        1.2.3 基于圖像處理的駕駛員疲勞特征
        1.2.4 基于信息融合的駕駛員疲勞特征
    1.3 目前存在的問題
    1.4 論文的主要研究內(nèi)容
    1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 疲勞駕駛檢測系統(tǒng)總體設(shè)計
    2.1 需求分析
    2.2 系統(tǒng)設(shè)計方案
        2.2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計
        2.2.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計
        2.2.3 系統(tǒng)軟件算法設(shè)計
    2.3 本章小結(jié)
第三章 人臉檢測及特征點定位
    3.1 人臉檢測算法概述
    3.2 MTCNN人臉檢測算法
        3.2.1 圖像金字塔預(yù)處理
        3.2.2 MTCNN網(wǎng)絡(luò)模型
        3.2.3 網(wǎng)絡(luò)訓練與檢測
    3.3 ERT人臉特征點定位算法
    3.4 總結(jié)
第四章 疲勞駕駛特征提取
    4.1 面部動態(tài)特征
        4.1.1 眼部特征
        4.1.2 嘴部特征
        4.1.3 頭部狀態(tài)
        4.1.4 實驗結(jié)果分析
    4.2 疲勞表情識別
        4.2.1 CNN的表情特征提取
        4.2.2 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
        4.2.3 CNN+LSTM的模型搭建
        4.2.4 網(wǎng)絡(luò)訓練及結(jié)果
    4.3 疲勞表情特征
    4.6 本章小結(jié)
第五章 疲勞檢測建模
    5.1 引言
    5.2 D-S理論概述
        5.2.1 D-S理論
        5.2.2 Dempster證據(jù)組合規(guī)則
    5.3 疲勞特征建立
    5.4 疲勞識別模型的搭建
        5.4.1 支持向量機后驗概率輸出
        5.4.2 疲勞模型的設(shè)計
        5.4.3 疲勞模型的訓練及結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 系統(tǒng)結(jié)果與分析
    6.1 服務(wù)器設(shè)計
    6.2 系統(tǒng)安裝環(huán)境
    6.3 系統(tǒng)檢測流程
    6.4 實驗結(jié)果與分析
        6.4.1 人臉檢測及特征點定位
        6.4.2 動態(tài)特征提取
        6.4.3 疲勞表情識別
        6.4.4 系統(tǒng)整體測試
        6.4.5 系統(tǒng)檢測時間測試
    6.5 結(jié)論
第七章 結(jié)論與展望
    7.1 結(jié)論
    7.2 展望
參考文獻
致謝
附錄



本文編號：3781429