一种防疲劳驾驶的嵌入式实时监测系统
疲劳驾驶实时监测系统的研究与实现论文 精品
疲劳驾驶实时监测系统的研究与实现背景在智能化技术迅猛发展的今天，汽车驾驶也在朝着智能化、安全化的方向发展，对驾驶员疲劳状态的检测是汽车智能辅助驾驶的关键技术。
本课题主要实现驾驶员脸部状态的监测、跟踪及疲劳的判定，为安全驾驶车辆提供保障。
人脸是区别人的重要部分之一，在日常生活中，人类对人的识别主要是依靠人脸，通过人脸人们可以得到很多信息，如年龄、性别、情感等等。
通过识别人脸特征点，人类可以很轻松的判断一个人是否处于疲劳状态。
即使在不同角度、不同光照、不同远近、甚至人脸的部分被遮挡，如佩戴眼镜等条件下仍能对人脸做出正确迅速的识别。
据一般估计，人在一生中大概可以记住上千个人脸。
由于人脸在日常生活中的特殊作用，对人脸的研究一直是学者们研究的焦点，近年来，微电子技术的迅猛发展给人脸研究注入了新的活力，人们正试图摆脱计算机，将人脸识别引入到日益小型化的嵌入式系统中。
疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一。
据美国国家高速公路交通安全部（NHTSA）报告，2000年美国国内仅由于驾驶员注意力不集中、疲劳、缺少睡眠等原因造成的死亡约有4700人。
驾驶员疲劳或困倦状态是1979～1994年间法国高速公路上30%交通事故的起因。
据我国公安部提供的资料显示，2002 年1月至11月全国道路运输行业共发生了一次死亡30人以下、10人以上的重大道路交通事故27起。
在这27 起重大交通事故中，有19起的直接或间接诱发因素是疲劳驾驶。
表1.1是近年来我国道路交通事故发生的统计数据。
表1.1 我国道路交通事故统计表年份事故次数直接损失（亿元）死亡人数受伤人数10万人口死亡率2000 616971 26.7 83853 418721 7.32001 754919 30.9 105930 546485 8.52002 773137 33.2 109381 562116 13.72003 667507 33.7 104372 494174 10.82004 517889 23.9 107077 480864 9.92005 450254 18.8 98738 469911 7.6 由于超长时间驾驶、夜间驾驶、或缺少睡眠等原因，驾驶员在驾驶时会出现疲劳或困倦的状态。
驾驶员疲劳驾驶监测系统
谢谢
THANKS
数据库部分
存储数据
用于存储摄像头和传感器采集的数据、疲劳 驾驶的判断结果以及预警信息等。
数据备份
用于备份数据库中的数据，以防数据丢失。
数据查询
用于查询数据库中的数据，以便对驾驶员疲 劳驾驶监测系统进行管理和维护。
03 系统功能
CHAPTER
疲劳检测功能
实时监测驾驶员的生理信 号
通过传感器和算法，实时监测驾驶员的生理 信号，如眼动、头部姿态等，以判断驾驶员 是否疲劳。
随着人工智能和传感器技术的发展，未来监测系统将更加 智能化、精准化。
01
普及应用
随着人们对驾驶员疲劳驾驶危害的认识 加深，监测系统将逐渐普及应用到各类 交通工具中。
02
03
法律法规
政府将出台相关法律法规，强制要求 特定行业使用驾驶员疲劳驾驶监测系 统。
05 系统优势与挑战
CHAPTER
系统优势
实时监测
系统目标
通过实时监测和分析驾驶员的生理和 行为特征，及时发现驾驶员疲劳驾驶 的迹象，采取相应措施提醒或强制驾 驶员休息，以保障道路交通安全。
系统工作原理
数据采集
系统通过车载传感器、摄像头等设备实时采集驾驶员的生理和行为数据，如驾驶员的面部表情、眼部特征、驾驶操作 等。
数据分析
系统对采集的数据进行实时分析，通过算法和模型识别驾驶员的疲劳状态和驾驶状态。
能够实时监测驾驶员的疲劳状态，及时发出警报，有效预防疲劳 驾驶。
提高安全性
通过及时发现驾驶员疲劳状态，可以降低因疲劳驾驶引发的交通 事故风险。
一种疲劳驾驶监测系统[发明专利]
![一种疲劳驾驶监测系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/8e053f9fa417866fb94a8e17.png)
专利名称：一种疲劳驾驶监测系统专利类型：发明专利
发明人：陆昊昊
申请号：CN201711199429.8申请日：20171126
公开号：CN107886679A
公开日：
20180406
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：疲劳驾驶监测系统包括：行驶路径测试模块、疲劳驾驶测试模块、控制装置和触发电路，行驶路径测试模块包括图像采集装置和数据处理装置，其中，图像采集装置安装于车辆前端，图像采集装置用于采集所述车辆在行驶过程中前端图像信号，并将图像信号传输至所述数据处理装置，数据处理装置判断车辆是否直线行驶，若为直线行驶，则控制装置指示触发电路产生低电平触发信号，并将低电平触发信号传输至疲劳驾驶测试模块，以开启疲劳驾驶测试模块，若不为直线行驶，则触发电路不产生触发信号；疲劳驾驶测试模块包括心跳检测装置和报警装置，若超出预设心跳范围则控制装置将车速限制在安全范围、所述报警装置产生声光报警信号。
申请人：南通尚力机电工程设备有限公司
地址：226001 江苏省南通市桃坞路99号华宏国际商贸中心609室
国籍：CN
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嵌入式驾驶疲劳检测系统设计
driving fatigue，DSP，hardware design，embedded system
Class Number
1
TP311
况，该方法能够较准确地进行疲劳判断，但由于采
引言
用接触式传感器［6］，具有很多的局限性。基于车辆
随着汽车业的迅速发展，越来越多的汽车进入
运动参数检测技术通过判断车辆自身参数从而得
［8］
整张图片都未找到人脸，则改变滑窗大小重新遍历
检测，以此类推。人脸检测原理如图 4 所示。
图1
疲劳检测系统六大模块
整体硬件结构如图 2。系统的基本工作原理
是：将采集的连续模拟信号转换成数字图像信号
（A/D 转换），然后将该信号交处理器处理，包括人
脸检测、人眼定位、疲劳检测等，最后得到视频输出
（D/A 转 换），如 果 检 测 到 驾 驶 员 疲 劳 驾 驶 ，则 报
3.35
擦眼次数
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
第一次眨眼至第一次
“滴”声的间隔时间
6.43
19.88
5.46
19.68
6.07
19.43
5.95
21.75
5.15
18.83
5.32
17.16
4.97
17.17
4.61
16.82
5.19
17.9
李易聪
19.84
闭眼时间/s
2 次眨眼时间间隔
高璐
4
闭眼时间/s
2 次眨眼时间间隔
晰图像，而阴性样品是除了面部以外的其他情况。
一个合格的疲劳检测系统，要求尺寸小，数据
基于Blackfin533的驾驶疲劳实时检测预警系统
自动化测试计算机测量与控制.2008.16(11) Computer Measurement &Control ・1567・收稿日期:2008203205; 修回日期:2008204215。
基金项目:北京工业大学第五届研究生科技基金资助项目(2007020)作者简介:张志斌(19822),男,内蒙古人,工学硕士,主要从事智能交通信息处理、模式识别应用等方向的研究。
文章编号:167124598(2008)1121567204 中图分类号:TP273文献标识码:B基于Blackf in533的驾驶疲劳实时检测预警系统张志斌,陈阳舟,杨玉珍(北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京 100022)摘要:相关调查显示,疲劳驾驶是机动车交通事故发生的一个重要原因,以Blackfin533型DSP 处理系统为硬件平台,设计了一套嵌入式实时的疲劳检测预警系统,以减少交通事故的发生率;主要原理是首先通过摄像头实时地采集驾驶舱内的监控视频图像,然后通过肤色的快速图像处理算法来定位人脸和人眼,最后提出一种根据虹膜外接矩形的形状特征近似计算PERCLOS 值来评价驾驶员的疲劳程度,并给出报警信息;结果显示该系统在室内的实验中取得了良好的精度及速度。
关键词:人脸定位;驾驶疲劳检测;Blackfin533Embedded Driver F atigue R eal -time Detecting andW arning System B ased on Blackf in533Zhang Zhibin ,Chen Yangzho u ,Yang Yuzhen(College of Electronic Information and Control Engineering ,Beijing University of Technology ,Beijing 100022,China )Abstract :Surveys show t hat driver fatigue is an important cause of combination 2unit traffic crashes.We try to develop an embedding real 2time deriver fatigue detecting and warning system to decline t he ratio of traffic crashes.Our design will be based on t he Blackfin535hardware console.The main principle of t his system is t hat :first of all ,we retrieve video images of t he inside of t he cabin by using a cam 2era ,t hen locate t he driver πs face and eyes by using t he image processing algorit hms based on skin color.Finally we propose a new met hod to compute PERCLOS value approximately by using t he features of t he rectangle border of iris ,and output t he warning signals.The re 2sult s of indoors experiment s show good detection rate and precision.K ey w ords :face location ;driver fatigue detection ;Blackfin5330 引言驾驶员疲劳驾驶是造成交通死亡事故的重要原因之一,已经引起人们足够的重视。
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一种防疲劳驾驶的嵌入式实时监测系统
作者：王军
来源：《环球市场》2018年第18期
摘要：本文完成了疲劳驾驶实时监测系统的软件开发和DSP硬件设计。
把眼睛检测及跟踪算法移植到专用DSP上，并设计了数据采集、数据处理、抗干扰滤波处理等几个软件功能模块。
硬件方面自行设计并制作了监测系统的电路板等。
关键词：疲劳驾驶；人眼识别；监测
近年来，随着经济增长汽车保有量逐年增加，随之产生的交通事故问题引起人们的高度重视。
疲劳驾驶是发生交通事故的重要原因之一，有效的疲劳检测系统可以避免由疲劳驾驶所引起的交通事故的发生，减少人员伤亡和财产损失，该文提出了一种防疲劳驾驶的嵌入式实时监测系统从而判断驾驶员是否疲劳。
一、系统硬件设计
本文设计的基于的疲劳驾驶实时监测系统由如下几部分构成视频图像的采集、视频图像的显示输出、各种同步逻辑控制、视频图像的分析和处理、结果显示及报警装置。
（一）图像采集模块
图像采集模块选用的是SONY420红外CMOC摄像头。
这种摄像头优点是：能够感应外界光线，若外界光线满足要求时，则采集的图像为普通彩色图像；若外界光线不足时，摄像头自动打开镜面上的LED红外灯，利用LED发出的红外光作为光源，此时采集的图像为红外图像，这样保证系统能够在全天气候下工作。
另外，人眼中的视网膜不会感知到红外光，在检测过程中驾驶员不会产生强烈的不适感。
（二）人眼识别模块
人眼识别模块的处理器选用TI公司的TMS320DM642型DSP处理器。
因为该处理器有8个独立计算的功能单元，具有很高的运算速度，很强的数字处理功能，高度的可编程性。
人眼识别模块的硬件电路主要包括：DSP处理器、视频解码器芯TVP5150、SDRAM和FLASH存储器、报警装置、计时装置。
视频解码器芯片TVP5150是将采集到的模拟信号转化为DSP识别的数字信号。
因为系统断电后，DSP中的数据会丢失，所以在DM642外部扩展FLASH和SDRAM存储器。
（三）计时模块及报警模块
为了满足系统硬件简洁性、经济性的设计原则。
计时模块选用CYPRESS公司生产的
CY22381FC计时芯片。
因为CY22381FC计时芯片结构简单，频率范围宽，驱动能力强，工作时能同时提供多个时钟电路，工作电压为3.3V。
报警模块采用物美价廉的蜂鸣器。
二、系统软件设计
本控制系统中采用的μC/OS-Ⅱ是著名的源码公开的实时内核，用ANSI的C语言编写，包含小部分汇编代码，使之可以供不同构架的微处理器使用。
（一）图像预处理
人眼预处理主要包括：人眼定位、去噪、增强图像。
因为实际采集到的人眼图像并不是完整的眼部图像，包含有其他的背景和不完整的眼部图像，这样容易使程序对人眼域划分错误，所以利用图像预处理技术对光照及噪声影响等问题进行纠正。
（二）特征提取
人眼的特征提取和匹配是整个人眼识别模块的核心部分。
人眼的特征提取主要是通过Canny边缘算子提取出人眼的外侧边缘，通过Hough变换求解出内圆圆心及半径，通过基于单行梯度最大值法计算出人眼外侧边缘；最后通过二维Gabor小波变换提取出人眼特征。
在提取人眼特征时需要在二维Gabor小波变换的极坐标下完成。
因为这样可以避免因人眼大小的改变及瞳孔的膨胀而导致提取的人眼特征发生变化。
（三）人眼匹配
人眼匹配就是待测试的人眼特征向量与存储器中的人眼特征向量进行相似性的比较。
人眼识别模块的最终目的是要准确地找出相匹配的人眼。
人眼匹配采用的是基于比较两人眼特征向量的海明距离（Hammingdistance，HD）来实现人眼匹配。
该匹配方法具有简单、快速、方便等优点。
三、系统的工作过程
系统的计时模块是参照《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》中规定的连续驾驶时间及停车休息时间，来设置驾驶员的连续驾驶时间和休息时间。
系统主要检测两个过程具体如下：
（一）连续驾驶中途不停车
当驾驶员行驶在高速公路上或者是交通狀况良好的城市道路上时，驾驶员一般都是连续驾驶中途不停车。
此时系统的检测过程：ECU接收到传感器信号后，命令cm。
C摄像头采集图
像，DSP命令计时模块计时，视频解码器进行图像转换，人眼识别模块进行人眼识别。
匹配完成后锁定该人眼，即锁定这个驾驶员。
通过计时模块记录驾驶员连续行车时间H，来判断驾驶员是否疲劳驾驶。
（二）中途停车
现实生活中驾驶员并不一定是连续驾驶，有可能中途停车换驾驶员，也有可能因为某种原因停车，这样系统在检测过程中必须能够及时地作出响应。
中途停车时此过程主要是根据人眼识别结果，停车时间h及连续驾驶时间H这3个量来判断计时模块是重新工作，还是继续接着上次驾驶时间计时，以及报警模块是否要发出报警信号。
四、测试与分析
目前国内外还没有建立标准的人眼库。
为了便于试验，在不同时间、环境下采集了20人，每人8张（左眼4张，右眼4张），大小为640×480的人眼图像。
其中4张作为测试样本，另外4张作为训练样本。
试验方法就是将全部的测试样本和训练样本进行对比匹配。
总共要完成20×4+20×4=160次匹配。
对试验结果分析发现，人眼识别时，错误率为4.39%。
对计时模块研究发现，当人眼识别成功后，计时模块的反应有些滞后，平均滞后时间1.51s，滞后的时间仍在可接受的范围内。
参考文献：
[1]牛清宁，周志强，金立生，等.基于眼动特征的疲劳驾驶检测方法[J].哈尔滨工程大学学报，2015.
[2]刘亚涛，王立峰，张广听.基于人脸识别的疲劳驾驶检测及识别系[P].中国专利号201320000232，2013-0-01.。