基于BP神經網絡的無校準駕駛員注視區(qū)域估計.pdf

1、二十世紀以來，汽車的擁有量顯著增長，隨之而來的交通事故也發(fā)生的越來越頻繁，人們對交通安全問題的關注與日俱增，世界各國的交通部正積極采取一些有效措施，減少交通事故的發(fā)生。因此，基于駕駛員的視線追蹤系統(tǒng)便應運而生。但現(xiàn)有的系統(tǒng)一般局限于簡單場景，且必須在前期做好校準工作的情況下進行的，而對于不加約束的人、無校準、光照變化等問題仍存在很大的研究空間，其實時性、精確性和魯棒性與實際應用之間還存在很大距離。
　　本研究主要內容包括：⑴獲取頭

2、部姿態(tài)和視線方向的角度參數(shù)，在此過程中，針對駕駛員身體出現(xiàn)左右晃動，或者不同駕駛員身高不同，而發(fā)生相對于攝像機的左右偏移和上下偏移問題，提出一種基于幾何關系的頭部姿態(tài)校正算法。同時，本文通過建立3D眼球模型進行瞳孔視線方向估計。⑵構建了一個基于BP神經網絡的無校準駕駛員注視區(qū)域估計系統(tǒng)。通過BP神經網絡模型對駕駛員在駕駛過程中的頭部姿態(tài)及視線角度參數(shù)進行訓練并構建區(qū)域分類器，并通過該網絡模型進行駕駛員無校準注視區(qū)域估計。⑶通過對比實驗表