基于圖像處理的防疲勞駕駛測試

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1、基于圖像處理的防疲勞駕駛測試32摘要隨著計算機圖像處理技術的發(fā)展,利用圖像處理技術來監(jiān)控駕駛員的行為已經(jīng)成為可能。利用攝像頭持續(xù)不斷地檢測駕駛員的眼睛,提取其特征信息，可以較為有效地分析出駕駛員的精神狀況。本設計是通過在視頻中對人臉進行自動跟蹤，找出眼部圖像，然后進行一系列圖像處理，最后得到眼睛的二值化圖像，從而判斷出眼睛開合狀態(tài)。根據(jù)采集的數(shù)據(jù)判斷出駕駛員是否出現(xiàn)疲倦，并在出現(xiàn)疲倦特征的時候做出警告。在多次警告后駕駛員的精神狀態(tài)依然沒有改善的情況下，系統(tǒng)會自動降低車速，以保證行車安全。關鍵詞：人臉檢測，Haar分類器，同態(tài)濾波，區(qū)域生長，疲勞度檢測321前言隨著社會經(jīng)

2、濟的發(fā)展,機動車輛與日俱增,隨之而來的行車安全問題越來越受到人們關注。根據(jù)英國汽車協(xié)會統(tǒng)計，英國車禍的死亡事故中，有10%是因司機疲勞駕駛引起的。同時有資料表明，高速公路發(fā)生的交通事故中，有50%以上是由于長時間疲勞駕駛或所見目標單調使司機注意力不集中、甚至打瞌睡等原因造成的。疲勞駕駛可能影響駕駛員的警覺和安全駕駛能力，從而讓交通安全事故發(fā)生的機會大大增加【1】。要降低交通意外的發(fā)生，最重要的一個途徑就是防止駕駛員疲勞駕駛。而要防止疲勞駕駛，最重要的一點是要時刻監(jiān)測著駕駛員的精神狀況。從人體疲勞特征的研究結果看，疲勞駕駛的典型反應包括：眼簾的頻繁眨動；瞳孔逐漸變小，甚至

3、閉合；哈欠增多；頭部前傾或后仰；方向盤微調，駕車左右搖擺；反應能力下降等。目前,已有一些簡單實用的疲勞測評方法，如腦電圖EEG、肌電圖EMG、眼動圖EOG、瞳孔測量計等，但這些方法都是接觸式的疲勞檢測方法，勢必會給駕駛員造成一定的影響。為了盡量減少對駕駛員的影響，采取的疲勞檢測方法最好是非接觸式的。通過攝像頭捕捉駕駛員的動作特征來檢測駕駛員的精神狀況，則是最好的非接觸式檢測方法，因為在車廂內安裝監(jiān)控攝像頭對駕駛員機會是沒有影響的。從剛才提到的各種疲勞駕駛典型反應來看，監(jiān)測瞳孔變化的難度很大，監(jiān)測頭發(fā)運動狀況，方向盤微調等又很難用一個量化的標準去衡量。而監(jiān)測眼睛眨動狀態(tài)比

4、較容易跟蹤，眨眼次數(shù)和眼睛閉合情況也可以很清晰地監(jiān)測出來。因此，通過監(jiān)測眼睛狀態(tài)來判斷駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)這種方法，相對來說是最有效最直觀的。本文所討論的基于圖像處理的防疲勞監(jiān)測也是通過這種方法來實現(xiàn)的。1.1功能與指標1.1.1功能介紹本文所介紹的防止疲勞駕駛測試系統(tǒng)是以車速作為觸發(fā)的。當車速低于50km/h32時，系統(tǒng)處于休眠模式，不會對人眼進行監(jiān)測。當車速超過這個閥值時，系統(tǒng)就會進入檢測模式，開始對駕駛員的精神狀態(tài)進行監(jiān)視。當發(fā)現(xiàn)駕駛員眼睛出現(xiàn)疲勞狀況時，系統(tǒng)就會發(fā)出警告聲，提醒司機注意駕駛時候的安全。當系統(tǒng)發(fā)出了多次警告后，駕駛員的精神狀態(tài)依舊沒有改善的話，系

5、統(tǒng)就會自動進入車速控制模式，此時車速將會自動減慢，同時，系統(tǒng)還會持續(xù)地發(fā)出警告，直到駕駛員重新復位系統(tǒng)。該系統(tǒng)還具有行車記錄功能，每秒鐘都會把當前行車的部分數(shù)據(jù)，如當前時間、車速、駕駛員眨眼次數(shù)、精神狀況等記錄下來。相當于汽車的“黑匣子”。1.1.1指標介紹1)當車速低于50km/h時，人臉跟蹤系統(tǒng)不啟動2)當駕駛員眼睛在持續(xù)1~2秒時間內處于閉合狀態(tài)，發(fā)出一次警告。3)當駕駛員在20秒鐘內眨眼次數(shù)超過8次，發(fā)出一次警告。4)當警告次數(shù)累積到7次，系統(tǒng)就會循環(huán)發(fā)出警告5)當警告次數(shù)累積到8次，而駕駛員沒有對系統(tǒng)進行復位，系統(tǒng)就會進行車速控制，以每秒5km/h的速度強制降

6、低車速，直到車速低于20km/h為止。2系統(tǒng)方案2.1圖像處理器方案方案一：使用arm和嵌入式操作系統(tǒng)來實現(xiàn).雖然arm的速度比較快，達到將近500Mhz，但是由于用于圖像處理的算法比較復雜，浮點運算比較多，而大部分arm處理器沒有硬件浮點運算器，浮點運算靠的是軟件，這樣會對系統(tǒng)的實時性造成很大的影響。方案二：使用DSP。DSP由于具備硬件浮點運算器，速度能大大提高，DSP在圖像處理方面相當強大，但DSP的開發(fā)難度相對比較大，成本較高。而且有些在計算機平臺上的關于視覺識別的函數(shù)庫要移植到DSP上的話，工作量相對來說會比較大。方案三：使用PC機。PC機的運算能力足夠快，內

7、存空間也足夠大，符合圖像處理對要求。32而且在PC平臺上，有不少關于圖像處理和視覺識別方面的函數(shù)庫可以去調用，這樣子可以大大地減輕了開發(fā)難度。由于本文所介紹的重點是在于通過圖像處理來識別疲勞狀況的方法，所做的只是搭建一個模型，不涉及到實物設計。因此用PC機就可以滿足要求了。綜合以上方案，使用電腦處理是最好的選擇。1.1軟件方案方案一：采用模式識別的方式在圖像中尋找眼睛的位置，然后使用Gabor濾波器的特征提取算法【2】，即將Gabor濾波器與眼睛圖像進行卷積，提取特征矢量：Gabor特征。然后，對高維空間中的Gabor特征通過特征選擇和壓