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《基于視頻的駕駛員疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于視頻的駕駛員疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和研究摘要目前，隨著我國人民生活水平的不斷提高，汽車已經(jīng)走進(jìn)了千家萬戶，成為人們?nèi)粘３鲂械囊环N重要的交通工具。然而，我國的交通事故也隨之增多，成為威脅人民生命安全和社會(huì)治安穩(wěn)定的一個(gè)不容忽視的社會(huì)問題。疲勞駕駛，作為導(dǎo)致交通事故頻頻發(fā)生的一個(gè)重要原因，在我國的研究還處于起步階段，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于西方各國，而目前國內(nèi)對(duì)基于視頻的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研制與開發(fā)仍處于初始階段，因此，關(guān)于疲勞駕駛方面的課題研究具有極大的科研價(jià)值與意義。本文在對(duì)國內(nèi)外關(guān)于疲勞駕駛監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，歸納
2、和總結(jié)了目前常用的幾種疲勞駕駛監(jiān)測(cè)方法，提出了一種基于視頻的駕駛員疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過視頻監(jiān)測(cè)駕駛員眼部特征的變化來評(píng)價(jià)駕駛員的疲勞狀態(tài)，是一種比較切實(shí)可行的方案?；谝曨l的駕駛員疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要包括圖像采集模塊、圖像處理模塊和SVM分類器三部分，本課題研究和設(shè)計(jì)的重點(diǎn)是系統(tǒng)中的圖像處理模塊和SVM分類器。圖像處理模塊主要采用基于卷積核模板匹配的眼睛定位與跟蹤算法對(duì)用圖像采集模塊獲取的司機(jī)臉部視頻圖像進(jìn)行處理，并且基于Gabor變換提取出54個(gè)多尺度、多方向的Gabor特征和另外兩個(gè)眼睛特征參數(shù)，然后，將這56個(gè)與疲勞駕駛相關(guān)的特征送入經(jīng)過訓(xùn)練
3、的SVM分類器進(jìn)行識(shí)別，判斷出駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)并及時(shí)地予以報(bào)警，從而能有效地預(yù)防交通事故的發(fā)生。本文所做的工作主要有以下幾方面：1．對(duì)目前國內(nèi)外關(guān)于疲勞駕駛的監(jiān)測(cè)方法和主要裝置進(jìn)行詳細(xì)的綜述，在深入分析了國內(nèi)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)方面的研究現(xiàn)狀和存在問題的基礎(chǔ)上，提出了一種通過用紅外攝像機(jī)的“亮瞳效應(yīng)"實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)駕駛員眼部特征來評(píng)價(jià)駕駛員是否疲勞的實(shí)際有效的方案，并設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的硬件和軟件的總體框架。2．研究和設(shè)計(jì)了系統(tǒng)中的圖像處理模塊。根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求，提出了基于卷積核模板匹配的眼睛定位和跟蹤算法，并且基于“亮瞳效應(yīng)”設(shè)計(jì)和制作了眼睛模板，通過i浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位
4、論文對(duì)眼睛定位和跟蹤算法的深入研究，用凇TLAB進(jìn)行了設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。3．對(duì)于圖像處理模塊中的特征提取單元，通過深入分析和研究紋理特征、多尺度變換等圖像處理技術(shù)，提出了基于Gabor變換的特征提取方法。將檢測(cè)到的眼睛區(qū)域的內(nèi)眼角、外眼角和內(nèi)外眼角的中心點(diǎn)三個(gè)點(diǎn)分別進(jìn)行Gabor變換，對(duì)每一個(gè)點(diǎn)，取刀=O、1、2，p：0、要、孚、孚、孥、莩，計(jì)算其Gabor特征，共可得到54個(gè)Gabor特征值。同時(shí)，結(jié)合OoO0O眼睛閉合時(shí)間和前10次眨眼的平均時(shí)間兩個(gè)特征，作為圖像處理模塊輸出的特征向量。4．研究和設(shè)計(jì)了系統(tǒng)中SVld分類器，通過對(duì)SⅧ分類器相關(guān)的理論基礎(chǔ)和基本概念進(jìn)
5、行詳細(xì)的介紹和概述，提出了系統(tǒng)中SVM分類器的設(shè)計(jì)方法，并且在MATLAB平臺(tái)上用SVM0SU一3．0工具箱等對(duì)幾組視頻片段進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試，取得了預(yù)期的效果。本文的研究工作只是采用眼睛特征作為評(píng)價(jià)駕駛員是否疲勞的特征參數(shù)，在今后的研究中還可以結(jié)合生理信號(hào)、車輛參數(shù)等多種指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。也可以在嵌入式系統(tǒng)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，做成產(chǎn)品，并擴(kuò)大應(yīng)用的領(lǐng)域。關(guān)鍵詞：疲勞駕駛，卷積核模板匹配，眼睛定位與跟蹤，Gabor變換，支持向量機(jī)(SvM)，核函數(shù)浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文DESIGNANDRESEARCHoFTHEREAL．T耵垤EDIUVERFATIGUEMoNITOIU
6、NGSYSTEMBASEDoNVIDEoABSTRACTNow，withtheimprovementofpeople’Slivingstandardsinchin毛carshavealreadyenteredmillionsofhouseholdsandbecomeamajormeansoftransportinpeople’Sdailyout．However,OUrcountry’S倘caccidentsalsoincreasedrapidly．Itbecameasocialproblemcannotbeignoredandathreattopeople’Sli
7、fesecurity硒wellassocialorderandstability．Fatiguedriving，弱oneofthemostimportantreasonsfortheincreasingtrafficaccidents，thestudyofitisstillinthebeginningstageinOUr·countryandlagfarbehindtheWesterncountries．Atpresent,theresearchofthedriverfatiguemonitoringsystembasedonvideoisstillinthebe
8、ginni
