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驾驶员眼睛开闭状态计算机图像识别技术开发

作 者: 曹永
导 师: 王玉林
学 校: 青岛大学
专 业: 车辆工程
关键词: 人眼识别 红外差分 模板匹配 Kalman滤波
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要


眼睛是判断驾驶员疲劳最重要的依据,通过对驾驶员眼睛开闭状态的识别与跟踪可以较准确的判断出驾驶员是否疲劳,同时实时性也比较高,容易实现。尽管目前疲劳驾驶检测系统正在向多参数检测,多信息融合系统发展,但眼睛的变化在众多识别参数中始终占据着最重要的地位,因此提高眼睛的识别准确率和快速的跟踪眼睛对发展疲劳驾驶检测系统具有重大的作用。结合课题的研究背景及国内外的研究现状,本文提出了基于红外瞳孔做差的眼睛识别及跟踪算法,并搭建了基于ICETEK-DM642-BR的硬件平台和软件平台,构建了基于DM642的嵌入式人眼识别系统,具体内容如下:(1)制作了可控红外光源图像采集板。首先选取了850nnm的红外LED作为照明源,其次设计了LED的驱动电路,并对驱动电路的各个元器件进行了选取,该光源可通过DM642-BR板上的GPIO外扩接口进行控制。(2)提出了红外差分图像与计算机视觉技术相结合的瞳孔定位算法。对在不同红外光下得到的明暗瞳孔图像进行差分,差分后采用高斯平滑滤波对图像进行处理,之后采用实验的方法选择合适的阈值对图像进行分割,最后提取出瞳孔的位置。(3)提出了改进的模板匹配算法直接判断眼睛的开闭状态,相比于传统的模板匹配算法,不需要提取眼睛的特征,可节省时间,提高识别速度。(4)采用Kalman滤波对眼睛进行跟踪。通过Kalman滤波器的预测作用提高了眼睛识别和跟踪的速度。(5)搭建了基于DM642-BR板的硬件平台和软件平台,并通过CCS测试了眼睛识别的各种算法,并对其优化,使其满足实时、准确的要求。

全文目录


摘要  2-3
Abstract  3-4
目录  4-6
第一章 绪论  6-13
  1.1 研究背景及意义  6-7
  1.2 研究现状  7-10
    1.2.1 国外研究现状  7-9
    1.2.2 国内研究现状  9-10
  1.3 论文的研究内容与技术路线  10-11
    1.3.1 人眼识别  10-11
    1.3.2 人眼跟踪  11
  1.4 本文的结构  11-13
第二章 系统框架  13-17
  2.1 系统的基本结构  13-14
  2.2 硬件结构  14-15
  2.3 软件结构  15-16
  2.4 本章小结  16-17
第三章 图像采集模块设计  17-24
  3.1 红眼效应原理  17-18
  3.2 图像采集可控红外光源设计  18-21
    3.2.1 LED驱动方案设计  18-19
    3.2.2 限流电阻的选择  19-20
    3.2.3 固态继电器的选择  20-21
  3.3. CCD摄像头  21-22
  3.4 DSP控制板  22-23
  3.5 本章小结  23-24
第四章 眼睛定位及图像处理模块  24-34
  4.1 人眼定位算法概述  24-27
    4.1.1 基于学习的方法  24-25
    4.1.2 基于模板匹配的方法  25
    4.1.3 基于特征的方法  25-27
  4.2 红外差分帧定位人眼步骤  27-32
    4.2.1 同步可控光源下的图像采集  27
    4.2.2 视频序列的差分处理  27-28
    4.2.3 平滑滤波处理  28-30
    4.2.4 图像二值化处理  30-31
    4.2.5 眼睛区域提取  31-32
  4.3 本章小结  32-34
第五章 眼睛状态识别与跟踪  34-43
  5.1 眼睛状态识别方法  34-36
    5.1.1 基于特征分析的眼睛状态识别  34-35
    5.1.2 基于模式分类的眼睛状态识别  35-36
  5.2 模板匹配算法原理  36-39
  5.3 人眼跟踪  39-42
  5.4 眨眼频率的计算  42
  5.5 本章小结  42-43
第六章 软硬件系统设计及实现  43-53
  6.1 系统硬件平台  43-47
    6.1.1 图像采集和输入模块  43-44
    6.1.2 图像存储模块  44-45
    6.1.3 图像处理模块  45-46
    6.1.4 视频显示模块  46-47
  6.2 系统软件开发平台  47-49
    6.2.1 软件开发流程  47-48
    6.2.2 CCS调试平台  48-49
  6.3 基于DM642的眼睛识别系统的实现  49-52
    6.3.1 模块函数设计与实现  49-51
    6.3.2 测试结果与分析  51-52
  6.4 本章小结  52-53
第七章 总结与展望  53-55
  7.1 工作总结  53
  7.2 未来工作  53-55
参考文献  55-58
攻读硕士学位期间的研究成果  58-59
致谢  59-60

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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