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基于人眼定位技术的疲劳驾驶检测方法

作　者: 李立凌
导　师: 解梅
学　校: 电子科技大学
专　业: 信息获取与探测技术
关键词: 疲劳驾驶人脸检测人眼定位眼睛特征 PERCLOS
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

随着汽车工业的不断发展,随之而来的社会问题也愈加严重。交通事故给人们造成巨大伤害的同时,也给社会带来沉重的负担和影响。由于疲劳驾驶是引起交通事故的一个主要原因。因此,研究一种合理有效、实时准确检测驾驶员疲劳驾驶的非接触式车载装置对于减少交通事故,道路安全有重大意义。基于此,本文重点研究了人脸检测,人眼定位跟踪及其基础上的疲劳判定,提出了一种基于人眼定位的疲劳驾驶预警系统,该算法主要包括三个模块,对人眼的粗定位算法,人眼状态的实时跟踪,眼睛睁闭的检测和疲劳判定的算法。主要工作如下：1.详细阐述了经典的基于Adaboost算法的人脸检测定位方法,其中包括：提取haar-like特征,图像预处理,AdaBoost分类器的创建,构建了一个完整的解决人脸检测定位的系统方案。2.研究了Mean-shift(?)法,在眼睛定位的基础上,利用眼睛的色彩和灰度分布表示人眼目标,实现了对人眼状态的连续检测和实时跟踪定位。3.研究了人眼特征的提取和状态分析,通过对人眼内外角点分别进行检测定位和对人眼上眼睑中间点的定位,拟合上眼睑的轮廓曲线,利用上眼睑与人眼内外眼角点连线之间的距离实现了对眼睛状态的量化分析。4.结合目前公认最有效的疲劳驾驶的衡量参数PERCLOS值和眼睛的眨眼频率作为判断驾驶员疲劳的标准,实现了对驾驶员疲劳状态的分析。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-14
  1.1 疲劳驾驶检测课题研究的背景和意义  8
  1.2 疲劳驾驶检测技术的发展概述和研究现状  8-11
    1.2.1 疲劳驾驶检测技术的概述  8-11
    1.2.2 基于视觉的疲劳驾驶检测技术概述  11
  1.3 疲劳驾驶检测方法的难点  11-12
  1.4 研究的主要内容及结构安排  12-14
    1.4.1 研究的主要内容  12-13
    1.4.2 本文的章节安排  13-14
第二章人脸检测与定位技术  14-33
  2.1 人脸检测与定位技术概述  14-16
    2.1.1 基于图像的人脸检测方法  14-15
    2.1.2 基于特征的人脸检测方法  15-16
  2.2 Adaboost人脸检测算法介绍  16-30
    2.2.1 Haar-like特征的提取  16-22
    2.2.2 快速的光照校正  22
    2.2.3 设计分类器  22-27
    2.2.4 级联分类器的构造  27-28
    2.2.5 人脸检测中多尺度变换问题  28-30
  2.3 实验结果  30-32
  2.4 本章小结  32-33
第三章眼睛定位  33-46
  3.1 人眼位置的定位  33-35
    3.1.1 人眼定位的先验知识  33-34
    3.1.2 灰度投影法  34-35
  3.2 Mean-shift算法  35-41
    3.2.1 Mean-shift算法的基本思想  36-37
    3.2.2 算法的扩展  37-38
    3.2.3 Mean-shift算法  38-39
    3.2.4 Mean-shift算法用于非刚性目标跟踪  39-41
  3.3 基于Mean-shift算法的人眼跟踪方法  41-45
    3.3.1 确定人眼初始位置  41-42
    3.3.2 Mean shift算法跟踪人眼  42-43
    3.3.3 实验结果和分析  43-45
    3.3.4 结论  45
  3.4 本章小结  45-46
第四章眼睛状态识别  46-55
  4.1 眼睛状态识别方法的概述  46-47
  4.2 眼角的定位  47-52
    4.2.1 角点检测  47-49
    4.2.2 眼角的定位方法  49-52
  4.3 基于上眼睑高度的人眼状态识别  52-54
  4.4 本章小结  54-55
第五章基于PERCLOS标准的疲劳状态分析  55-62
  5.1 疲劳参数提取  55-59
    5.1.1 PERCLOS原理  55-58
    5.1.2 基于PERCLOS与眨眼频率相结合的疲劳状态分析  58-59
  5.2 疲劳驾驶检测系统的流程  59-60
  5.3 实验结果与分析  60-61
    5.3.1 实验运行平台及相关参数  60-61
    5.3.2 实验结果分析  61
  5.4 本章小结  61-62
第六章总结与展望  62-64
  6.1 总结  62-63
  6.2 展望  63-64
致谢  64-65
参考文献  65-68
攻读硕士学位期间的研究成果  68

基于人眼定位技术的疲劳驾驶检测方法

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