基于眼態(tài)識別的疲勞駕駛預警系統(tǒng).pdf

1、隨著人們生活節(jié)奏的加快，疲勞駕駛導致的交通事故在逐年增多。調查表明大部分處于疲勞狀態(tài)的駕駛員并未意識到自己處于疲勞駕駛的狀態(tài)，這也是疲勞駕駛導致交通事故的主要原因。可見，開發(fā)一套車載的非接觸式疲勞駕駛預警系統(tǒng)具有非常大的現(xiàn)實意義。
　　 本文依照疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)的應用要求和特點，設計開發(fā)了一套運行于ARM平臺Linux環(huán)境下的疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)監(jiān)測主要包括以下幾個處理過程：第一步，采用成本低廉的USB攝像頭實現(xiàn)駕駛員上身視頻

2、的獲??；第二步，對采集得到的駕駛員上身視頻進行背景差分，然后采用訓練好的Adaboost迭代分類器進行眼睛窗口的檢測；第三步，采用改進Mean Shift和Kalman相結合的方法實現(xiàn)人眼窗口的跟蹤和預測；第四步，在跟蹤得到的每幀眼睛窗口區(qū)域，采用投影算法實現(xiàn)眼睛中心的精確定位，在此基礎上采用眼睛上眼瞼曲率和睜眼面積相結合的融合特征實現(xiàn)眼睛狀態(tài)的識別，并依據(jù)PERCLOS標準進行眼睛疲勞程度的計算，在眼睛疲勞的情況下進行疲勞警鳴提示。最

3、后，為了讓駕駛員能及時了解到自己的眼態(tài)疲勞狀況，采用TFT實時顯示系統(tǒng)當前的監(jiān)測情況。
　　 基于以上算法流程，首先在PC環(huán)境下開發(fā)實現(xiàn)基于眼態(tài)識別的疲勞駕駛預警系統(tǒng)，然后借助交叉編譯環(huán)境，實現(xiàn)系統(tǒng)從X86到ARM平臺架構架構的轉換以及系統(tǒng)ARM平臺的移植，最終實現(xiàn)一套運行于ARM平臺的眼態(tài)識別疲勞駕駛預警系統(tǒng)。實驗表明，在嵌入式ARM平臺下，基于眼態(tài)識別的疲勞駕駛預警系統(tǒng)的正確檢測率達到93％，同時系統(tǒng)具有極低的漏誤檢率。另外