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.     

基于眼睛状态识别的疲劳驾驶检测

由于光照变化、头部姿态等因素的影响,现有的疲劳驾驶检测精度仍有待提高。针对该问题,提出一种基于迁移学习的眼睛状态识别网络(Gabor and LBP-convolutional neural networks,GL-CNN),该网络是由Gabor特征和LBP特征通过迁移学习加入卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)调制组成的。首先用多任务级联卷积神经网络(multi-task CNN,MTCNN)检测驾驶员的人脸和双眼,然后经过眼睛筛选机制获取待检测的单只眼睛,通过GL-CNN识别眼睛的睁闭状态,最后根据PERCLOSE准则判断驾驶员的疲劳状态。实验结果表明,该算法具有较高的准确率,可以检测多种姿态眼睛的状态,同时满足实时性的要求。     

基于面部特征的疲劳驾驶检测

文章采用一种基于眼睛闭合度及打呵欠来检测驾驶员疲劳的方法,在YCrCb颜色空间中利用高斯模型进行肤色检测得到人脸的区域,在人脸灰度二值化图中利用五官几何结构的先验知识粗略定位人眼,利用区域生长和形态学运算得到人眼轮廓并计算眼睛的闭合度;检测嘴唇时利用唇色最佳阈值大致确定嘴唇位置,在此基础上通过人脸灰度值特征精确定位嘴唇,然后通过嘴张开程度判断驾驶员是否打呵欠;最后基于2个特征对驾驶疲劳进行判决,实验证明这种方法对驾驶疲劳检测具有较好的效果。     

基于卷积神经网络的人眼状态检测

提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的人眼检测及眼睛睁闭状态分类的方法.首先,训练1个用于检测人眼中心点的卷积神经网络,当输入人脸图像时,网络能快速检测到双眼中心点,并输出中心点对应的坐标值;根据中心点坐标值可以确定眼睛区域,得到人眼图像;然后将人眼图像输入到1个用于判断眼睛睁闭状态的分类网络,得到眼睛的睁闭状态.试验结果表明:本文提出的方法有效可行,眼睛定位的准确率可达96%,状态分类准确率可达97.07%.相比传统方法,该方法具有较好的鲁棒性和应用前景.     

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。     

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。     

驾驶员疲劳检测中的眼睛定位与状态分析

针对驾驶员头部多角度变化时眼睛定位困难的现状,提出了基于肤色检测和纹理特征的驾驶员眼睛定位算法.该算法采用肤色检测定位出人脸图像;根据眼睛灰度范围与其他部位的差异进行人脸图像二值化和形态学图像处理,确定眼睛候选区域;通过比较各候选区域纹理特征向量值的不同,确定眼睛位置,并基于黑斑拟合椭圆性质进行眼睛验证和睁开程度计算.计算结果表明,头部角度变化时各候选区域的纹理特征值差别仍较大.因此,该算法不受驾驶员头部角度的影响,眼睛定位准确率较高,且算法简单,计算速度快.     

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。     

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OpenCV的视频图像人眼跟踪方法的研究

在机动车驾驶员疲劳状态监控过程中,为了实时地跟踪驾驶员的眼部位置,定位并跟踪眼睛,进而判断眼睛的状态,提出了一种基于OpenCV的人眼识别和跟踪的视频图像检测方法。在VC++开发平台上,结合OpenCV相关封装函数和外接的摄像头,编写程序实现了对人眼的识别和跟踪。编译运行结果表明,该算法可靠性高,能够满足驾驶员眼睛监测的初步要求,在正常情况下能够检测出人眼,准确度较好,具有一定的实用性。     

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。     

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。     

基于径向对称变换的眼睛睁闭状态检测

为实现干扰条件下的眼睛睁闭状态检测,提出了一种新的基于径向对称变换的眼睛状态检测方法.该算法充分利用了睁眼状态下瞳孔的灰度特性及其径向对称特性,有效地解决了光线变化、不均匀光斑、睫毛和镜框等因素的干扰.大量的实验结果表明,该算法具有较好的检测效果,对各种干扰情况有较强的鲁棒性,并且检测速度快,能够达到实时要求,而且能在眼睛状态检测的同时实现瞳孔定位.     

基于行为特征的疲劳驾驶检测技术研究

介绍了几类目前常用的疲劳检测技术的优缺点,提出了一种改进的疲劳驾驶检测方法:先通过2次图像投影和形态学方法实现眼睛精确定位;再根据眼睛睁闭时,其眼睛宽高比的差异,提出一种眼睛状态的识别方法;根据PERCLOS方法的判断是否疲劳.算法能够有效减少计算量提高运算速度,并在实验室内取得了较高的精确度.     

灰度视频序列中驾驶员疲劳实时检测方法

介绍了一种灰度视频序列中快速、有效的通过判断眼睛睁开程度来检测驾驶疲劳的方法,首先通过改进的Sobel算子在面部区域获得五官边缘的二值化图像,然后进行连通区域判断,并结合五官几何特征、区域生长及形态学算法精确定位眼睛位置,最后利用上下眼睑的相对距离来判断是否疲劳.实验结果表明;该算法对尺寸、旋转角度等有很好的适应性.     

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．