非接触式车载疲劳驾驶实时报警系统

疲劳驾驶是行车交通事故的主要原因之一。本项目是为了研制一种嵌入式实时驾驶员疲劳报警系统。该装置实时跟踪驾驶员的驾驶状态，获取其眨眼频率和持续驾驶时间等数据，用以判断驾驶员是否疲劳或是否集中注意力。一旦驾驶员出现疲劳状态或者注意力不集中的情况，该装置将给出声光报警和语音提示。     

基于DSP人脸特征识别的司机疲劳驾驶预警系统研究

疲劳驾驶是造成交通事故的一个重要原因。为实时有效地检测驾驶员的疲劳状态,设计了一种融合眼睛和嘴巴两种疲劳特征进行疲劳状态判定的检测算法,并构建了基于DSP人脸特征识别的司机疲劳驾驶预警系统。该算法采用"Harr特征值+Ada Boost"的方法进行人脸识别,然后根据人脸图像的灰度分布定位眼睛和嘴巴的位置,利用Hough变换,以及模板匹配技术判断出人眼的开闭状态,计算PERCOLS值作为司机疲劳驾驶的一个判断指标。除此之外,本系统还利用嘴巴的宽高比及打哈欠的持续时间来综合判定司机的疲劳状态。通过仿真测试结果表明该系统的算法准确、可行、实时性强。     

基于云平台的疲劳驾驶检测系统

本文针对国内因疲劳驾驶而事故多发的情况,提出了基于深度机器学习和智能云平台的疲劳检测和驾驶事故自动检测解决方法。该方法很好地适应了车辆和驾驶室的复杂工作环境,旨在让操作人员能够快速实现基于深度和机器视觉的疲劳驾驶检测和报警功能,通过在驾驶员的上方安装可移动摄像头实时采集驾驶员的图像,将实时获取的视频流数据送入处理设备进行处理,同时利用预先训练好的疲劳检测模型从摄像头提取出人脸的特征点,依据PERCLOS疲劳驾驶判断准则来判断车辆驾驶者是否已经处于疲劳状态并实时上传图像数据至云端处理平台,同时根据人脸的位移和方向,利用舵机使摄像头始终正对驾驶者的脸部,最终完成一个集便携性、高效性、准确性为一体的疲劳检测系统。     

基于眼睛与嘴部状态识别的疲劳驾驶检测

为在驾驶员佩戴眼镜的情况下也能准确有效地检测疲劳状态, 提出一种判断是否佩戴眼镜的方法, 并建 立了基于眼睛与嘴部状态的疲劳驾驶检测系统。 对该系统中有关目标检测、 特征提取与图像识别等算法进行 研究。 首先, 采用 Adaboost 算法通过人脸分类器从视频帧中检测人脸区域, 并根据面部器官几何分布规则粗检 眼睛与嘴部区域; 其次, 基于大律法自适应二值化, 采用垂直积分投影法判断是否配戴眼镜, 根据灰度直方图 统计特征值法判断戴眼镜的眼部区域状态, 另外, 利用似圆度判断嘴部打哈欠情况; 最后, 利用 PERCLOS (Percentage of Eyelid Closure over the Pupil)值识别眼睛疲劳状态, 利用打哈欠频率识别嘴部疲劳状态。 当检测 到驾驶员处于疲劳状态, 则及时给出疲劳警告。 实验结果表明, 该方法可有效解决眼镜对检测的干扰, 并适用 于不同光照与环境。 同时, 在戴眼镜情况下对于眼睛与嘴部疲劳状态的判断优于其他方法。 基本满足疲劳检 测系统对良好的实时性、 稳定性与鲁棒性等要求。     

基于人脸关键点的疲劳驾驶检测研究

为解决疲劳驾驶检测中人眼状态识别的难点,提出一种基于人脸关键点的疲劳检测方法.首先从摄像头实时采集驾驶员图像;然后经过Ada Boost方法检测出图像中最大的人脸,并完成人眼定位和人眼睁闭状态判断;最后使用PERCLOS算法判别驾驶员的疲劳状态.其中人眼睁闭状态判定采用基于Dlib库的关键点检测方法,通过计算上下眼睑的距离判断人眼睁闭状态.采集了1 000组人眼状态的数据之后进行分析,在闭眼时99%的状态值都小于2,而眼睛全睁时99%的状态值都大于2.4,当状态阈值设置为2时基于人脸关键点的检测算法正确率最高.试验结果表明,基于人脸关键点的检测算法在头部倾斜等姿态下和光线不好的情况下仍能很好地检测出驾驶员的疲劳状态,具有较强的鲁棒性.     

人脸检测及眼睛定位在驾驶员疲劳检测中的应用

人眼状态可以很好地反映疲劳程度,人脸检测和眼睛定位在驾驶员疲劳检测中占有重要的地位。首先对图像进行图像预处理。然后根据肤色在YCbCr颜色空间上具有很好的聚类性,对驾驶员人脸进行检测。最后在肤色识别后的图像中进行人眼定位,判断眼睛的状态,并利用PERCLOS原理判断驾驶员的疲劳状态。     

基于SVM的驾驶员疲劳检测研究

疲劳驾驶是导致交通意外的一个重要原因,在车上装一个疲劳检测系统有助于预防交通事故的发生。现实条件下,司机的头和眼睛是不断运动的,使得疲劳特征提取变得比较困难,再加上外部干扰和光线条件的影响,准确判断司机的疲劳状态是一个具有挑战性的问题。本文介绍了一种利用支持向量机检测驾驶员疲劳状态的方法。首先采集驾驶员的头部视频,然后对视频图像进行处理,提取眼睛、嘴的视觉特征和点头频率变化情况,最后利用支持向量机依据这些特征来判断司机的疲劳状态。通过模拟实验,疲劳检测的准确率达到97.80%,表明该方法适合于驾驶员的疲劳检测。     

基于计算机视觉的驾驶员疲劳状态检测预警技术研究

疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一,为提高驾驶员疲劳驾驶状态的智能化检测水平,提出一种基于计算机视觉的面部多特征疲劳驾驶检测算法。该算法采用多线程优化后的Dlib（图像处理开源库）实现对驾驶员面部的定位与追踪,利用Dlib开源库中的人脸关键点检测器对驾驶员面部关键特征点进行提取,实时计算驾驶员眼部的纵横比（EAR）和嘴部长宽比（MAR）,并以自制视频流数据集作为实验样本计算出相关阈值,有效提高了检测算法的普适性,在此基础上,计算出眨眼频率、闭眼次数、眼睛闭合时间百分比（perclos）以及打哈欠频率这四个反映驾驶员疲劳状态的指标,并利用数学方法进行指标实时融合,根据融合指标的数值对驾驶员疲劳状态进行分级,最终通过实验验证该疲劳检测系统的准确性。结果表明,提出的综合疲劳指标能够准确反映在不同环境和光照下驾驶员的疲劳状态和发展趋势,驾驶员疲劳判定的正确率达到97.5%以上。     

驾驶员疲劳检测中的人脸检测及眼睛定位研究

人眼状态可以很好地反映疲劳程度,人脸检测和眼睛定位在驾驶员疲劳检测中占有重要的地位。本文首先对图像进行图像预处理;然后根据肤色在YCbCr颜色空间上具有很好的聚类性,对驾驶员人脸进行检测;最后在肤色识别后的图像中进行人眼定位,判断眼睛的状态,并利用PERCLOS原理判断驾驶员的疲劳状态。     

一种基于人脸视觉的驾驶疲劳检测的算法

提出了基于人脸视觉技术的驾驶疲劳检测方法．首先利用帧差法检测人脸,然后对脸部进行跟踪．在可靠人脸的基础上,定位眼睛及特征提取,根据疲劳人眼特征和头部状态的疲劳检测来决定是否触发警告．实验证明,可以在自然光情况下,快速实时有效识别出驾驶员疲劳时眼部状态,本算法具有较好鲁棒性．     

基于头部姿态的眼睛差分定位的驾驶员疲劳检测

基于面部特征的驾驶员疲劳判断是应用最广泛的方法,而眼睛睁闭程度最直接表达驾驶员的精神状态。传统的眼睛检测方法受环境、传输、头部姿态的影响,眼睛的定位精度不高,从而导致疲劳分析不准确。本文提出一种基于脸部图像灰度差进行眼睛检测的方法,正常情况下在人脸上半部只有眼睛进行睁闭的活动,故眼部区域灰度会发生变化,由此来进行标定。该方法主要包括基于adaboost算法的人脸识别、图像预处理、眼睛的检测、积分投影法计算眼睛的高宽比以及基于PERCLOS准则的驾驶员疲劳判断。最后分别基于头部左转、右转和正视三种情况下进行实验,根据结果表明该方法能够较好的进行眼睛的检测,对于进行驾驶员的疲劳判断有极大的意义。     

基于面部综合信息的疲劳驾驶判别研究

目前疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,对防疲劳驾驶预防方法的研究是十分必要的。根据驾驶人面部综合信息,可以对驾驶人进行是否处于疲劳驾驶状态的判断。提出一种根据驾驶人眼部状态、嘴部状态、鼻部状态三者的信息相结合来判断的疲劳状态判定方法。实验表明,这种方法可以在多种情况下对驾驶人进行疲劳的检测。     

基于神经网络的驾驶员觉醒水平双目标监测法

在驾驶员疲劳状态单目标状态识别的基础上,提出了驾驶员嘴巴与眼睛状态双目标疲劳状态判别法.该方法将驾驶员眼睛和嘴巴的特征向量值按先后顺序,分别输入到修正的BP网络中,采用区域匹配算法,根据驾驶员疲劳状态量化评判标准,综合识别驾驶员的觉醒水平.采用VC++开发了驾驶员疲劳监测算法软件,并对驾驶员进行了监测仿真试验.结果表明,双目标监测系统能够实时、准确地监测和识别驾驶员的觉醒水平,具有较高的识别容错性和准确性.     

一种基于视频的交通事故检测方法

针对目前交通事故检测中存在因疲劳等原因造成交通事故漏检的现象,提出一种基于视频的交通事故检测方法。该方法包括3部分:预处理模块,检测车辆和分析车辆状态;交通事故检测模块,判断是否会发生碰撞;报警模块,主要进行事故实时报警且实时存储事发图片。以车流量较小的路口为例进行仿真实验,结果表明,该系统能准确地预测并判断交通事故的发生。     

基于头部姿态眼睛差分定位的驾驶员疲劳检测

基于面部特征的驾驶员疲劳判断是应用最广泛的方法,而眼睛睁闭程度最直接表达驾驶员的精神状态。传统的眼睛检测方法受环境、传输、头部姿态的影响,眼睛的定位精度不高,从而导致疲劳分析不准确。提出一种基于脸部图像灰度差进行眼睛检测的方法:正常情况下在人脸上半部只有眼睛进行睁闭的活动,故眼部区域灰度会发生变化,由此来进行标定。该方法主要包括基于Ada Boost算法的人脸识别、图像预处理、眼睛的检测、积分投影法计算眼睛的高宽比,以及基于PERCLOS(percentage of eyelid closure)准则的驾驶员疲劳判断。最后分别基于头部左转、右转和正视三种情况下进行实验。根据结果表明该方法能够较好地进行眼睛的检测,对于进行驾驶员的疲劳判断有极大的意义。     

机动车疲劳驾驶检测系统价值研究

基于人眼状态检测机动车驾驶员疲劳状态是一种具有可操作性强的检测方式,该技术关键在于判断睁眼状态,常用技术有Hough查找圆法、模板匹配法以及灰度投影法。根据人眼外形特点,基于椭圆拟合的人眼状态分析结果符合人眼真实状态。检测人眼状态后,还需要利用Perclos判断眨眼频率,最后根据设定的疲劳状态评价标准评价驾驶员的品老状况。     

疲劳驾驶状态数据融合技术研究

疲劳驾驶已成为造成交通事故的主要原因之一,研究有效检测驾驶员疲劳的方法已刻不容缓。现研究集中在单一信号的采集,容易出现误操作,本文基于两个科研项目和七大专利进行多信号融合的研究与设计。用Kalman滤波算法、Welch算法和Adaboost与CamShift相结合的算法分别来分析通过车速、加速度、侧向位移、脉搏和CCD图像传感器采集进来的信号。最后应用D-S证据理论实行二级信息融合,综合判断驾驶员的疲劳程度并作出相应的措施控制机动车。     

疲劳驾驶的脑电特性探索

研究疲劳驾驶时的脑电特性.利用汽车模拟驾驶系统模拟驾驶员疲劳驾驶的情况,用脑电仪记录驾驶员的脑电情况,得到了驾驶员在正常状态和疲劳状态下驾驶时的脑电数据和波形,分别用平均功率谱方法和非线性的关联维数方法对所得数据进行分析.得到了疲劳驾驶时脑电的2个特征量R和D.可以用驾驶员驾驶时的脑电特征量来评价其疲劳程度.     

基于水平投影和Hough查找圆法的人眼状态识别研究

眼睛状态识别是驾驶员疲劳检测的非常重要的一个环节,为了对眼部状态进行有效的识别,论文提出一种人眼状态识别的新方法,该方法利用二值化水平投影和Hough查找圆法的人眼状态识别,快速实时有效地识别出驾驶员疲劳时眼部状态。     

基于水平投影和Hough查找圆法的人眼状态识别研究

眼睛状态识别是驾驶员疲劳检测的非常重要的一个环节,为了对眼部状态进行有效的识别,提出一种人眼状态识别的新方法,该方法利用二值化水平投影和Hough查找圆法的人眼状态识别,快速、实时、有效地识别出驾驶员疲劳时眼部状态。