【摘要】：汽車駕駛員疲勞檢測分為接觸式檢測與非接觸式檢測,接觸式測量就是直接接觸駕駛員的身體,采集駕駛員的一些生理指標(biāo),通過這些指標(biāo)來判斷駕駛員的疲勞狀態(tài),非接觸測量是指用汽車本身的某些參數(shù)或駕駛員的視頻圖像來判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)。本文采用了基于視頻檢測的非接觸式檢測的方法。比起傳統(tǒng)的接觸檢測方法,這種方法不需要接觸駕駛員的身體,保障了行車過程中的安全和舒適。本文研究的內(nèi)容包括:圖像預(yù)處理、人臉檢測、人眼檢測,人眼輪廓提取,人眼輪廓的幾何描述以及參數(shù)提取,人眼疲勞狀態(tài)的判斷。圖像預(yù)處理過程中包括圖像的灰度化、圖像的去噪和圖像的直方圖均衡化,目的是減少圖像的信息量使圖像和排除圖像中的噪聲,使得圖像易于處理。人臉檢測和人眼檢測都采用了Ada Boost分類器。用這種分類器可以構(gòu)成一種級聯(lián)分類,通過一個個逐級分類器最后得到分類結(jié)果,分類器選用了Haar-like特征。在檢測人眼時,使用了兩級的Ada Boost分類器,第一級分類器先檢測出人臉,第二級分類器根據(jù)人臉和人眼的位置關(guān)系檢測出了人眼,提高了人眼的檢測率。人眼輪廓提取采用了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法,人眼輪廓的幾何描述采用了橢圓傅里葉變換法,這種變換將人眼的輪廓描述為傅里葉級數(shù)的系數(shù),實驗驗證用很少級的傅里葉系數(shù)就可以準(zhǔn)確地描述出人眼。PERCLOS參數(shù)反映的的是人眼在單位時間內(nèi)的眨眼次數(shù),它可以用來判斷人眼的疲勞狀態(tài)。最后,本文對駕駛員疲勞狀態(tài)進(jìn)行了仿真,結(jié)果達(dá)到了預(yù)期效果。
[Abstract]:Vehicle driver fatigue detection is divided into contact detection and non-contact detection. Contact measurement is to directly contact the driver's body, collect some physiological indicators of the driver, and judge the driver's fatigue state through these indicators. Non-contact measurement is used to judge the fatigue state of the driver by using some parameters of the vehicle or the video image of the driver. The method of contactless detection based on video detection is used in this paper. Compared with the traditional contact detection method, this method does not need to touch the driver's body, and ensures the safety and comfort of the driving process. The contents of this paper include: image preprocessing, face detection, human eye contour extraction, geometric description and parameter extraction of human eye contour, and judgment of human eye fatigue state. Image preprocessing includes grayscale image denoising and histogram equalization in order to reduce the amount of information in the image and eliminate the noise in the image making the image easy to process. Ada Boost classifier is used in face detection and human eye detection. This classifier can be used to form a cascade classification. Finally, the classification results are obtained by successive classifiers, and the classifier selects Haar-like features. In the detection of human eyes, a two-level Ada Boost classifier is used. The first level classifier detects the human face first, and the second level classifier detects the human eye according to the position relationship between the human face and the human eye, which improves the detection rate of the human eye. The human eye contour is extracted by mathematical morphology, and the geometric description of human eye contour is described by elliptical Fourier transform, which describes the contour of human eye as the coefficient of Fourier series. The experimental results show that the parameters of .PerCLOS can accurately describe the blink times of the human eye in a unit time, and it can be used to judge the fatigue state of the human eye. Finally, the fatigue state of the driver is simulated and the expected results are obtained.
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2202017