基于PERCLOS的列車(chē)司機(jī)駕駛疲勞檢測(cè)研究.pdf

1、列車(chē)行車(chē)安全把握著鐵路運(yùn)輸?shù)拿}，列車(chē)司機(jī)的駕駛疲勞是影響列車(chē)行車(chē)安全最主要的因素，如何實(shí)時(shí)檢測(cè)列車(chē)司機(jī)的駕駛疲勞狀態(tài)并及時(shí)預(yù)警，從而有效減少列車(chē)行車(chē)事故的發(fā)生，已成為當(dāng)下的研究熱點(diǎn)。本文利用機(jī)器視覺(jué)，研究一種的非接觸式的、準(zhǔn)確的、實(shí)時(shí)的、魯棒性好的列車(chē)司機(jī)駕駛疲勞檢測(cè)方法，該方法通過(guò)圖像處理的方式提取眼部PERCLOS特征值（單位時(shí)間內(nèi)眼睛處于閉合狀態(tài)時(shí)間所占的比例），進(jìn)而判斷列車(chē)司機(jī)的疲勞狀態(tài)。論文的研究?jī)?nèi)容包括:
　　(1)

2、研究一種由粗到精的快速準(zhǔn)確的人臉檢測(cè)定位方法。首先建立了高斯膚色模型并分割出圖像中的膚色區(qū)域，目的是盡量縮小人臉的存在范圍，提高人臉檢測(cè)速度。然后采用人臉檢測(cè)率最高的AdaBoost算法訓(xùn)練出級(jí)聯(lián)的人臉?lè)诸?lèi)器。最后使用人臉?lè)诸?lèi)器在去除了大量背景的膚色區(qū)域中準(zhǔn)確定位人臉位置，作為人眼的檢測(cè)區(qū)域。
　　(2)提出一種結(jié)合人眼分類(lèi)器和動(dòng)態(tài)人眼模板匹配法的人眼檢測(cè)定位方法，該方法利用連續(xù)圖像幀之間人眼位置和形態(tài)的連續(xù)性，首先采用人眼分類(lèi)器

3、在人臉區(qū)域內(nèi)準(zhǔn)確定位人眼并分割出人眼子圖像作為人眼模板，然后采用模板匹配法在相鄰若干幀圖像的人臉區(qū)域快速定位人眼。為了進(jìn)一步提高人臉的檢測(cè)速度，本文采用卡爾曼濾波法在連續(xù)圖像幀中預(yù)測(cè)人眼位置，將預(yù)測(cè)的人眼位置與下一幀膚色區(qū)域做對(duì)比，合理的將人臉和人眼檢測(cè)定位過(guò)程融合起來(lái)，大大降低了人臉檢測(cè)耗時(shí)，實(shí)現(xiàn)了人臉、人眼的快速準(zhǔn)確定位。
　　(3)針對(duì)目前人眼狀態(tài)識(shí)別方法的魯棒性低和耗時(shí)多等問(wèn)題，本文提出一種結(jié)合眼部寬高比和白黑像素比的人眼