基于眼睛状态检测的驾驶员疲劳驾驶分析

利用眼睛的状态对驾驶员疲劳进行分析主要有人眼检测和疲劳判断两大问题。驾驶过程中受到光照、角度及眼睛闭合等因素的影响,传统的人眼检测技术误码率较高,而混合复杂的检测技术实时性较差。针对该问题,文章提出一种适用于驾驶员驾驶过程中的人眼快速定位算法。该方法由粗到细,综合运用基于OpenCV的人脸识别、二值化、改进型灰度积分投影、Susan算子角点提取等技术,并结合PERCLOS(percentage of eyelid closure)方法进行疲劳分析。实验结果表明,该方法对各种驾驶环境下驾驶员眼睛的定位,都能快速地获得较高的精度,疲劳检测正确率较高。     

集装箱桥吊司机眼动疲劳度分析

为揭示港口集装箱桥吊司机眼睛疲劳规律,采用视线跟踪技术和智能优化算法相结合,分析桥吊司机操作过程中的眼动参数与驾驶疲劳之间相关性,运用眼动参数建立驾驶疲劳推断评判模型.设计了驾驶员实测操作实验方案,确定注视时间百分比、注视点数目为眼动测量指标,研究眼动测量指标与驾驶疲劳的相关性.分析驾驶员眨眼、注视、眼跳三种眼动形式实测数据与驾驶疲劳的线性与非线性变化关系,求得注视分布变异系数,得到注视分布变异系数与驾驶疲劳之间的关系.     

基于头部状态的司机疲劳综合检测系统

为了减少由于驾驶员疲劳驾驶引起的交通事故,针对司机的驾驶状态,设计驾驶员疲劳状态检测系统的方案。系统采用多状态检测方式,系统中结合连续驾驶时间和司机面部状态,判断司机疲劳程度。面部状态首先使用3x3中值滤波去除噪声和光照对图像的影响,然后通过肤色模型快速检测,确定人脸区域。再通过积分灰度投影对人眼进行准确定位;最后通过PERCLOS、眼睛闭合时间、眼睛眨眼频率、嘴巴张开程度、头部运动以及连续驾驶时间的计算,进行驾驶员疲劳程度的综合判定。实验结果表明,该方法准确率高,兼具了良好的实时性和鲁棒性。     

驾驶员疲劳状态检测方法研究

为解决由于疲劳驾驶导致交通事故的问题,采用视频图像分析技术处理疲劳的相关特征,运用基于训练的 Adaboost 人脸检测算法精确定位司机脸部和眼睛区域,实时采集眼睛二值化区域面积,采用阈值比较法进行眨眼判断,并提取眼皮疲劳参数 AECS( Average Eyelid Closing Speed) 和 PEＲCLOS( Percent Eyelid Closure over the Pupil Time) ,进行综合疲劳状态分析,最终确定是否疲劳驾驶。实验结果显示,人脸和人眼检测的精度都有较大程度提高,设计的软件可实时监测驾驶员疲劳状态,有效防止疲劳驾驶。     

基于眼部行为的驾驶疲劳评价指标研究

通过对驾驶员眼睛生理特征的监测来判断驾驶员的疲劳状况是当前疲劳评判研究的热点之一。基于眼部行为指标来进行驾驶疲劳监测研究,分析驾驶过程中驾驶员眼动的瞳孔直径、眨眼时间均值的变化规律。在原有的眨眼时间均值指标的基础上,提出瞳孔直径包络值指标,并与原有的眨眼时间均值指标进行实验验证分析。结果表明,瞳孔直径包络值指标可以有效地用于客观评价驾驶员的疲劳程度。     

模糊神经网络在驾驶员疲劳检测中的应用

针对驾驶员疲劳检测算法中数据量大、高速传输、复杂运算的实际需要,以DSP器件TMS320DM642为核心处理器,开发了嵌入式的驾驶员疲劳驾驶状况实时监测系统;为解决因疲劳/瞌睡驾驶而造成的交通事故,针对国内各种疲劳检测方法大都采用单一的疲劳特征进行疲劳识别的现状,运用模糊神经网络方法,将多个疲劳特征参数:眼睛闭合时间占某特定时间的百分率(PERCLOS)、眼皮的平均闭合速度(AECS)、点头频率(NodFreq)、哈欠频率(YawnFreq)结合起来对驾驶员疲劳状况进行识别,准确率达88.7%.试验结果表明,算法对疲劳检测问题有较好的效果,系统的开发对降低因驾驶疲劳引发交通事故发生率的研究具有重要意义.     

驾驶疲劳监测系统DDDS设计方法

通过对各种疲劳监测方法进行比较分析,借助模拟驾驶仪器的研究成果,得出PERCLOS算法最适合评价驾驶疲劳程度.同时,提出一套基于PERCLOS和DSP处理器的驾驶疲劳监测系统总体设计方案,并设计开发出驾驶疲劳监测系统DDDS.监测系统应用图像差分的方法,采用灰度处理、膨胀、腐蚀等图像分析手段,实现准确定位并识别出驾驶员眼睛的睁开和闭合过程,通过分析眼睛闭合时间来判断疲劳程度.试验表明,DDDS系统对驾驶疲劳的检测准确率达到86.89%.     

驾驶疲劳监测系统DDDS设计方法

通过对各种疲劳监测方法进行比较分析,借助模拟驾驶仪器的研究成果,得出PERCLOS算法最适合评价驾驶疲劳程度.同时,提出一套基于PERCLOS和DSP处理器的驾驶疲劳监测系统总体设计方案,并设计开发出驾驶疲劳监测系统DDDS.监测系统应用图像差分的方法,采用灰度处理、膨胀、腐蚀等图像分析手段,实现准确定位并识别出驾驶员眼睛的睁开和闭合过程,通过分析眼睛闭合时间来判断疲劳程度.试验表明,DDDS系统对驾驶疲劳的检测准确率达到86.89%.     

基于多特征融合的疲劳驾驶状态识别方法研究

针对交通安全中疲劳驾驶状态识别问题，使用单一的疲劳驾驶特征的方法识别率较低，本文提出一种基于面部多特征加权和的疲劳识别方法.通过人眼状态检测算法提取眼部疲劳参数，即持续闭眼时间、闭眼帧数比、眨眼频率，通过打哈欠状态检测得到打哈欠次数和打哈欠持续时间，通过头部运动状态分析得到点头频率，建立融合以上六个特征的驾驶疲劳状态检测模型来评估驾驶员的疲劳等级并进行相应的预警.实验测试数据选自NTHU驾驶员疲劳检测视频数据集的部分数据.经实验调整后，发现该方法的识别准确率较高，识别效果好.     

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。