基于视频的驾驶员疲劳状态检测研究

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汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因,许多国家正积极进行疲劳状态检测系统的研究开发工作。本文根据疲劳的生理特征研究结果,采用计算机视觉和图像处理的方法检测眼睛的状态变化,在不影响司机驾驶的情况下判断司机的疲劳程度,设计实现了驾驶员疲劳状态检测系统。首先拍摄得到不同驾驶员在多种光照环境和精神状态下的视频文件,利用DirectShow技术得到指定的帧图像;接着在脸部定位中,通过复合肤色模型、形态学和区域生长运算检测和定位人脸;在人眼定位中,通过自适应边缘检测、图像增强等方法处理得到眼部特征图像,做形态学运算和区域生长,经特征区域筛选,依据人脸先验知识匹配得到最佳人眼对;对眼部特征图像做形态学、填充亮点、垂直投影、平滑等处理,提取眼部特征向量,结合LVQ神经网络进行模式识别检测眼睛的开闭状态;统计连续多帧人眼状态,依据PERCLOS准则,判断驾驶员是否处于疲劳状态,给出警示信号。经实验表明,系统能够实时准确地定位人眼及检测眼睛的开闭状态,从而有效地检测驾驶员的疲劳程度。
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