基于OpenCV的疲劳驾驶检测系统的设计与实现
基于图像识别的模拟驾驶疲劳检测系统设计及实现
基于图像识别的模拟驾驶疲劳检测系统设计及实现岳翼【摘要】随着科技和社会的发展,城市车辆数目日益增长.汽车行业疾速发展的同时,交通问题也变得越来越突出.按照公安部交管局的统计,每一年由于交通事故死亡的人数超过1000万人,位居世界第一.交通问题无疑给人们的生活造成极大的不便与损失,同时也严重制约城市的发展,而疲劳驾驶[1]正是引发交通事故的主要原因之一.本文针对疲劳驾驶问题,提出了基于机器视觉[2]的疲劳驾驶检测解决方案.本方案用基于图像识别[3]的方法检测和鉴别疲劳驾驶.并且用智能小车和游戏方向盘等硬件搭建了模拟驾驶系统.模拟驾驶系统与疲劳驾驶整合.构建了完善的模拟驾驶和疲劳检测系统.实验表明该方案能准确、实时的判断驾驶员的疲劳状态.【期刊名称】《电子世界》【年(卷),期】2016(000)022【总页数】2页(P69-70)【关键词】疲劳驾驶检测;模拟驾驶系统【作者】岳翼【作者单位】广东工业大学自动化学院【正文语种】中文本文针对交通安全问题中的疲劳驾驶问题，设计一种基于图像处理的疲劳驾驶检测系统，拟解决主要问题是驾驶员脸部信息实时，精确的检测和定位；对驾驶员面部信息的高效，准确的分析；以及对疲劳状态的可靠判断。
本系统能够实时，可靠的判断驾驶员是否在疲劳驾驶，当发现驾驶员正在疲劳驾驶，就及时向驾驶员出报警。
通过这种实时监测，快速报警的机制，能有效避免因疲劳驾驶而引发的交通安全事故。
可以保障行车驾驶的安全性，降低因疲劳驾驶引发的交通事故，进而能间接缓解交通拥堵，增强人们的出行效率，降低出行风险及时间成本。
具有很好的社会效益。
此外本文设计并实现了模拟驾驶系统，既能远程驾驶智能小车，又能用于实验验证疲劳检测算法的有效性。
2.1 系统整体设计框架本系统主要由疲劳检测子系统，模拟驾驶子系统组成。
系统实现功能为：当被试者通过连接在电脑端的方向盘对远端的小车进行模拟驾驶时，后台运行的疲劳驾驶检测系统能实时检测被试者的疲劳状态，当发现其处于疲劳驾驶状态时候，就及时发出报警。
《2024年基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着社会的发展和科技的进步，交通安全问题越来越受到人们的关注。
疲劳驾驶作为交通事故的重要原因之一，其危害性不容忽视。
为了有效减少因疲劳驾驶导致的交通事故，本文提出了一种基于深度学习的疲劳驾驶检测系统。
该系统通过深度学习算法对驾驶员的面部特征进行识别和分析，实现对驾驶员疲劳状态的实时检测和预警。
二、系统设计（一）系统架构本系统采用客户端-服务器架构，其中客户端负责实时获取驾驶员的面部图像并进行预处理，服务器端则负责接收客户端传输的图像数据，并利用深度学习算法进行疲劳状态检测。
系统架构图如下：1. 客户端：包括摄像头、图像预处理模块、数据传输模块。
2. 服务器端：包括接收模块、深度学习模块、预警模块和数据库。
（二）模块设计1. 图像预处理模块：该模块主要负责通过摄像头获取驾驶员的面部图像，并进行灰度化、归一化等预处理操作，以便后续的深度学习算法处理。
2. 深度学习模块：该模块是本系统的核心部分，采用深度卷积神经网络（CNN）对预处理后的图像进行特征提取和分类，判断驾驶员是否处于疲劳状态。
3. 预警模块：当深度学习模块判断驾驶员处于疲劳状态时，预警模块将触发警报，并向驾驶员发出语音或文字提示，提醒其休息。
4. 数据库模块：用于存储驾驶员的疲劳状态数据、历史记录等信息，以便后续的数据分析和处理。
（三）算法选择与实现本系统采用深度卷积神经网络（CNN）进行疲劳状态检测。
首先，通过大量带标签的驾驶员面部图像训练CNN模型，使其具备识别驾驶员面部特征和判断疲劳状态的能力。
然后，将预处理后的驾驶员面部图像输入到训练好的CNN模型中，通过前向传播得到驾驶员的疲劳状态判断结果。
三、系统实现（一）硬件设备本系统所需的硬件设备包括摄像头、计算机等。
其中，摄像头用于实时获取驾驶员的面部图像，计算机则负责运行客户端和服务器端的软件程序。
（二）软件开发本系统的软件开发主要包括客户端和服务器端的程序编写、数据库设计等工作。
基于RaspberryPi的opencv智能辅助疲劳驾驶系统
车 道 利 用 ＨＯ Ｇ＋ Ｓ Ｖ Ｍ ，Ｈ ＯＧ算 法 的 基 本 思
图像 腐蚀 ，调 出可 以符合 条件的 范围 ，当中 要较少 杂质 干扰 因素 ，调整 光的范 围 ，利 用
Ｈ ａ ｒ ｒ 特 征提取 特征 ，并 绘制 车道线 。疲 劳检 测分 为 白天 强光和 夜晚弱 光两种 情况 ．并 保 证其 鲁棒性 较好 ，对 于疲 劳检测 部分分 为 ： ①视 频采集 模块 ；② 图像预 处理模 块 ；③ 人
利 用激 光测 距 传 感 器 Ｒ２ １ （ ） （ ） 来保 障 车 辆 和 周 围环 境 的安 全
关键词 ： 人 脸 识 别 ； 自动 驾 驶 ；疲 劳检 测 ；传 感 器
（１ ） 图 像 处 理 分 析 。 此 部 分 利 用
脸定位模 块 ；④ 人眼 定位模块 ；⑤ 疲劳 度检 测模块 ；⑥ 脑 电波数据 分析 ；⑦ 烂合数 据 ，
激光测距传感器 Ｒ ２ １ ０ ０ ，脑电波 ， 报警器 。如 图ｌ 所示 ，ｃ ｃ ｄ 摄像头主要 负责道 路图像的采 集，经过传输给 Ｒ ａ ｓ ｐ ｂ ｅ ｒ ｒ ｙ Ｐ ｉ ，Ｒ ａ ｓ ｐ ｂ ｅ ｒ ｒ ｙ Ｐ ｉ 上 有 利用机 器学 习 洲练 的车辆 ，行人样 本 ，并 将取得 的实 时图像在 Ｒ ａ ｓ ｐ ｂ ｅ ｒ ｒ ｙ Ｐ ｉ 上进行 图像
基础 上脑 电波模块 检测人体 的脑 电波 ，分 析
２ 系统结构
根据 本系 统 的捕述 ，设 计 主要 由 ６ 部 分
组成 ，包括 电源 ．Ｒ ａ ｓ ｐ ｂ ｅ ｒ ｒ ｙ Ｐ ｉ ，ｃ ｃ ｄ摄像头 ，
过像素点 采集 ，Ａ Ｄ Ｃ转 换成数字 图像 ，形成
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着道路交通日益繁忙，驾驶过程中的安全成为越来越重要的问题。
其中，疲劳驾驶作为常见的交通安全隐患，对于道路交通的威胁日益严重。
基于深度学习的疲劳驾驶检测系统以其强大的数据处理和模式识别能力，能够实时监控驾驶员的状态，有效地降低疲劳驾驶的风险。
本文旨在介绍一个基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现过程。
二、系统设计（一）需求分析首先，我们明确了系统的基本需求，包括实时性、准确性和易用性。
实时性意味着系统能够及时地捕捉到驾驶员的疲劳状态并给出警告；准确性是系统检测的精确度，这是决定系统有效性的关键因素；易用性则关系到系统的普及程度。
（二）硬件设计为满足实时性和准确性要求，我们采用了高分辨率的摄像头和性能稳定的计算设备作为硬件基础。
同时，考虑到车载环境的特殊性，我们还对设备的防震、防尘等特性进行了特别设计。
（三）软件设计软件设计是本系统的核心部分，主要包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练和结果输出等模块。
我们采用了深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）进行特征提取和模型训练。
三、数据采集与预处理（一）数据来源数据来源主要包括实际道路行驶中的视频数据以及公开的驾驶行为数据集。
通过对这些数据进行标注，我们可以为后续的模型训练提供丰富的数据资源。
（二）数据预处理在数据预处理阶段，我们主要进行图像的归一化、去噪、裁剪等操作，以便于后续的特征提取和模型训练。
同时，我们还需对数据进行标签化处理，即根据驾驶员的疲劳状态对数据进行分类。
四、特征提取与模型训练（一）特征提取在特征提取阶段，我们采用了卷积神经网络（CNN）进行特征的自动提取。
CNN具有强大的特征提取能力，能够从原始图像中提取出有效的视觉特征。
（二）模型训练在模型训练阶段，我们使用了深度学习中的分类算法进行模型的训练。
通过大量的训练数据，我们可以优化模型的参数，提高模型的准确性和泛化能力。
此外，我们还采用了迁移学习的方法，利用预训练模型进行微调，以加快模型的训练速度和提高模型的性能。
基于人脸识别的疲劳驾驶监测与报警系统设计与实现
基于人脸识别的疲劳驾驶监测与报警系统设计与实现随着交通工具的普及和交通运输的发展，道路安全问题日益引起关注。
疲劳驾驶是导致交通事故的一个重要原因之一。
为了解决这一问题，许多研究者和工程师致力于开发基于人脸识别的疲劳驾驶监测与报警系统。
本文将介绍该系统的设计和实现。
1. 引言疲劳驾驶是指由于长时间驾驶或睡眠不足而导致驾驶者注意力不集中、反应时间延长的状态。
这种状态下，驾驶者容易产生昏睡、分神等问题，从而增加交通事故的风险。
基于人脸识别的疲劳驾驶监测与报警系统旨在通过识别驾驶者的疲劳表现并及时进行报警，提醒驾驶者休息或采取其他措施，以降低交通事故的发生率。
2. 系统设计基于人脸识别的疲劳驾驶监测与报警系统主要由以下几个组成部分构成：人脸识别模块、疲劳检测模块、报警模块、数据库模块和用户界面。
下面对每个模块进行详细介绍。
2.1 人脸识别模块人脸识别模块是该系统的核心部分，用于识别驾驶者的脸部特征，并进行疲劳检测。
该模块采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对驾驶者的脸部图像进行训练和识别。
通过与数据库中预存的疲劳和非疲劳状态的脸部图像进行比对，从而判断驾驶者是否处于疲劳状态。
2.2 疲劳检测模块疲劳检测模块通过分析驾驶者的眼部特征来判断其是否处于疲劳状态。
该模块使用眼睛闭合时间、眨眼频率等指标来评估驾驶者的疲劳程度。
当驾驶者的眼睛闭合时间超过一定阈值或眨眼频率较低时，系统将判定其疲劳并触发报警。
2.3 报警模块当系统检测到驾驶者处于疲劳状态时，报警模块会发出声音、震动或向驾驶者的手机发送警告信息，提醒其注意休息或采取措施。
报警模块需要与车辆的音响、振动器或手机应用程序进行集成，以确保驾驶者能够及时接收到警告信号。
2.4 数据库模块数据库模块用于存储驾驶者的脸部图像和对应的疲劳状态。
通过建立一个驾驶者信息的数据库，可以对不同驾驶者的疲劳特征进行管理和比对。
这对于系统的准确识别和报警非常重要。
2.5 用户界面用户界面是系统的交互界面，提供给用户操作和控制系统的功能。
《2024年基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着道路交通的日益繁忙，驾驶安全已成为社会关注的焦点。
疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一。
因此，开发一种能够实时检测驾驶员疲劳状态的检测系统显得尤为重要。
本文将介绍一种基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现。
二、系统设计（一）系统架构本系统采用模块化设计，主要包括数据采集模块、数据处理模块、深度学习模型模块和结果输出模块。
其中，数据采集模块负责收集驾驶员的面部图像数据；数据处理模块负责对收集到的数据进行预处理，以便于深度学习模型的训练和推理；深度学习模型模块是本系统的核心部分，负责实现疲劳驾驶的检测；结果输出模块则将检测结果以可视化的形式展示给用户。
（二）数据采集与预处理数据采集模块通过车载摄像头收集驾驶员的面部图像数据。
在预处理阶段，系统将对面部图像进行灰度化、归一化、去噪等操作，以提高深度学习模型的训练效果。
此外，系统还需对驾驶员的眼部状态进行精确检测，以便判断其是否处于疲劳状态。
（三）深度学习模型本系统采用卷积神经网络（CNN）作为核心的深度学习模型。
通过训练大量的驾驶员面部图像数据，模型可以学习到疲劳驾驶的特征，从而实现对疲劳驾驶的准确检测。
在模型训练过程中，系统采用批量梯度下降算法对模型参数进行优化，以提高模型的泛化能力。
（四）结果输出与反馈当系统检测到驾驶员处于疲劳状态时，将通过车载显示屏、手机APP等方式向驾驶员发出警报，提醒其注意休息。
同时，系统还将将检测结果上传至云端服务器，以便后续的数据分析和优化。
此外，系统还支持用户反馈功能，用户可以通过手机APP对系统的误报和漏报情况进行反馈，以便系统进行持续改进。
三、系统实现（一）技术选型本系统采用Python作为主要编程语言，利用TensorFlow、Keras等深度学习框架实现深度学习模型的训练和推理。
在数据采集和预处理阶段，系统使用OpenCV等计算机视觉库对图像进行处理。
基于OpenCV的疲劳驾驶检测系统的设计与实现
Huazhong University of Science and Technology Wuhan 430074, P. R. China May, 2012
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他 个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集 体， 均已在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
II
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文
目
录
摘 要............................................................................................................... I Abstract ........................................................................................................... II 1 绪论 1.1 研究背景和意义 .................................................................................. (1) 1.2 国内外研究现状 .................................................................................. (2) 1.3 主要研究工作 ...................................................................................... (3) 1.4 组织结构............................................................................................... (4) 2 相关技术背景 2.1 疲劳检测的评价标准 .......................................................................... (5) 2.2 人脸检测技术概述 .............................................................................. (8) 2.3 人眼定位技术概述 .............................................................................. (9) 2.4 OpenCV 简介 ..................................................................................... (10) 2.5 本章小结............................................................................................. (16) 3 疲劳驾驶检测系统需求分析与概要设计 3.1 疲劳驾驶检测系统需求分析 ............................................................ (17) 3.2 疲劳驾驶检测系统概要设计 ............................................................ (18) 3.3 本章小结............................................................................................. (20) 4 疲劳驾驶检测系统详细设计与实现 4.1 视频采集模块 .................................................................................... (22) 4.2 人脸检测............................................................................................. (23) 4.3 图像预处理......................................................................................... (26) 4.4 二值化................................................................................................. (30)
《2024年基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和交通网络的日益完善，驾驶已成为人们日常出行的重要方式。
然而，疲劳驾驶已经成为交通事故的重要诱因之一。
因此，开发一种能够实时检测驾驶员疲劳状态的系统，对预防交通事故、保障道路安全具有重要价值。
本文旨在介绍一种基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现。
二、系统需求分析1. 功能需求本系统应能实时监测驾驶员的面部状态，识别其是否处于疲劳状态，并通过警报提示驾驶员注意。
同时，系统还需对历史记录进行分析，以便后期数据统计与系统优化。
2. 性能需求系统应具有较高的识别精度与低误报率，以确保系统的稳定与可靠。
同时，应尽可能地减少计算资源的占用，提高系统的运行效率。
三、系统设计1. 总体架构设计本系统采用深度学习技术，基于卷积神经网络（CNN）构建驾驶员疲劳检测模型。
整体架构包括数据预处理、模型训练、实时检测和反馈提示四个部分。
2. 数据预处理数据预处理是提高模型准确性的关键步骤。
首先，通过摄像头采集驾驶员的面部视频数据，然后对视频进行人脸检测与定位、图像归一化等预处理操作。
3. 模型训练本系统采用CNN模型进行训练。
通过大量驾驶员面部数据的训练，使模型能够自动学习到驾驶员在疲劳状态下的特征。
同时，为了进一步提高模型的泛化能力，采用迁移学习的方法进行模型优化。
4. 实时检测与反馈提示实时检测是本系统的核心功能。
通过将预处理后的视频帧输入到训练好的模型中，提取特征并判断驾驶员是否处于疲劳状态。
当系统检测到驾驶员可能处于疲劳状态时，将通过声光报警、震动提醒等方式进行反馈提示。
四、系统实现1. 开发环境与工具本系统采用Python语言进行开发，使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建CNN模型。
同时，需要使用OpenCV等图像处理库进行视频处理与面部检测。
2. 模型训练与优化在模型训练阶段，我们收集了大量的驾驶员面部数据，包括正常状态与疲劳状态下的数据。
基于OpencvOpenCV软件部队疲劳驾驶预警系统的设计
基于OpencvOpenCV软件部队疲劳驾驶预警系统的设计作者：董帆来源：《电子技术与软件工程》2016年第02期摘要部队作为一支特殊的队伍，为杜绝其疲劳驾驶现象出现，减少交通事故发生频率，各种疲劳驾驶预警系统应运而生。
Opencv软件封装有多种图形图像处理算法，利用该软件来开发部队疲劳驾驶预警系统尤为重要。
因此，文章在简单介绍Opencv软件有关内容的基础上，重点分析了基于OpencvOpenCV部队疲劳驾驶预警系统的设计。
【关键词】OpencvOpenCV 部队疲劳驾驶预警系统设计在实际交通运输中，因疲劳驾驶而引发的大大小小交通事故时有发生。
这不仅会严重威胁到驾驶人的生命财产安全，同时也会造成巨大的经济损失和产生不良的影响。
疲劳驾驶预警系统的开发与实现，能够对出现疲劳特征，如精神低落、进入浅层睡眠状态的驾驶员给出语音、振动等提醒，以此来警告驾驶员已处于疲劳状态，应该停止驾驶，从而有效减少驾驶员在驾驶过程中的潜在危害，给驾驶员提供一定的安全保障。
1 OpenCV相关概述Opencv软件是由英特尔公司开发的一个图形图像处理开发包，主要由C语言编写而成。
其在开发过程中由于事先将直方图、灰度化、贝叶斯理论等多种图形图像处理算法封装在内，且是免费开源的，所以正式发行后便受到了IT行业等众多领域的青睐。
Opencv软件开发的最终目的是促进CPU的密集型应用与实现在以前的基础上继续对计算机视觉领域进行研究，而无需从底层开始。
Opencv软件具有诸多优点，如结构、功能可重写，免费开源，具备良好的函数封装特性，用户接口友好大方，预先封装有多种图形图像处理算法便于用户使用，图形图像处理功能强大等等。
此外，它还具有多种功能部件，如用于人脸检测的Haar矩形特征及其与积分图之间的结合，层叠分类器，AdaBoost强分类器等。
2 基于OpencvOpenCV部队疲劳驾驶预警系统的设计2.1 人脸检测模块设计基于OpencvOpenCV软件部队疲劳驾驶预警系统人脸检测模块的设计，本文采用Haar特征的AdaBoost算法。
《2024年基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着社会的发展和人们生活节奏的加快，道路交通压力日益增大，交通事故频发，其中相当一部分是由于疲劳驾驶引起的。
因此，疲劳驾驶检测系统的研究与应用显得尤为重要。
本文将详细介绍基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现，旨在提高道路交通安全，减少因疲劳驾驶引发的事故。
二、系统需求分析在系统设计之前，我们首先进行需求分析。
本系统主要针对驾驶过程中的疲劳状态进行检测，主要需求包括：实时性、准确性、稳定性以及易用性。
实时性要求系统能够快速响应，实时检测驾驶者的疲劳状态；准确性要求系统能够准确判断驾驶者的疲劳程度；稳定性要求系统在各种环境下都能保持稳定的性能；易用性则要求系统操作简便，易于驾驶员接受。
三、系统设计1. 硬件设计本系统采用摄像头作为主要的数据采集设备，通过安装在车辆内部的摄像头实时捕捉驾驶者的面部信息。
此外，还需要配备高性能的计算机或嵌入式设备作为处理单元，负责运行深度学习算法进行疲劳状态检测。
2. 软件设计软件设计主要包括数据预处理、特征提取、模型训练与优化以及系统界面设计等部分。
数据预处理主要是对采集到的面部信息进行清洗和标准化处理，以便后续的特征提取和模型训练。
特征提取则是从预处理后的数据中提取出与疲劳状态相关的特征。
模型训练与优化则是利用深度学习算法对提取出的特征进行训练，以得到准确的疲劳状态检测模型。
系统界面设计则是为了方便驾驶员使用，提供友好的交互界面。
四、深度学习算法实现本系统采用基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法进行疲劳状态检测。
首先，通过卷积层和池化层对输入的面部图像进行特征提取，得到与疲劳状态相关的特征图。
然后，通过全连接层对特征图进行分类，得到驾驶者的疲劳状态。
在模型训练过程中，采用大量的带标签的面部图像数据进行训练，通过不断调整模型的参数，使模型能够准确判断驾驶者的疲劳状态。
五、系统实现与测试在系统实现过程中，我们采用了Python语言和TensorFlow 框架进行开发。
《2024年基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的进步和人工智能的飞速发展，深度学习在各个领域的应用越来越广泛。
其中，基于深度学习的疲劳驾驶检测系统是近年来研究的热点之一。
本文将详细介绍基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现过程，以期为相关研究与应用提供参考。
二、系统需求分析1. 功能性需求：系统应能实时检测驾驶员的疲劳状态，并给出相应的提示。
此外，系统还需具备自我学习和优化功能，以提高检测的准确率。
2. 性能需求：系统应具有较高的检测速度和较低的误报率，以满足实时性要求。
3. 可靠性需求：系统应具备较高的稳定性，确保在各种复杂环境下都能准确运行。
三、系统设计1. 硬件设计：系统硬件主要包括摄像头、计算机等设备。
摄像头负责捕捉驾驶员的面部图像，计算机则负责图像处理和深度学习算法的运行。
2. 软件设计：软件部分主要包括图像预处理、特征提取、疲劳状态检测和提示等模块。
（1）图像预处理：对捕获的图像进行去噪、灰度化、归一化等处理，以便后续的特征提取。
（2）特征提取：利用深度学习算法提取驾驶员面部的关键特征，如眼神、嘴角等。
（3）疲劳状态检测：根据提取的特征，结合预先训练的模型判断驾驶员是否处于疲劳状态。
（4）提示模块：当系统检测到驾驶员处于疲劳状态时，通过声音、震动等方式给出提示。
四、深度学习模型设计与实现1. 数据集准备：收集包含驾驶员面部图像的数据集，包括正常状态和疲劳状态下的图像。
2. 模型选择与构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），并构建模型结构。
3. 模型训练与优化：使用准备好的数据集对模型进行训练，通过调整参数和优化算法提高模型的准确率和检测速度。
4. 模型应用与部署：将训练好的模型应用到疲劳驾驶检测系统中，实现对驾驶员疲劳状态的实时检测。
五、系统实现与测试1. 实现过程：根据系统设计和深度学习模型的设计与实现，编写代码，完成系统的整体实现。
2. 测试方法：通过实际驾驶场景中的测试，验证系统的性能和准确性。
《2024年基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和交通的日益繁忙，驾驶安全问题日益凸显。
疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一。
因此，开发一种高效、准确的疲劳驾驶检测系统显得尤为重要。
本文将介绍一种基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现。
二、系统设计1. 系统架构本系统采用分层设计的思想，分为数据采集层、数据处理层、模型训练层和应用层。
数据采集层负责收集驾驶员的面部视频数据；数据处理层对收集到的视频数据进行预处理，如去噪、人脸检测和面部特征提取等；模型训练层则采用深度学习算法训练疲劳驾驶检测模型；应用层则将训练好的模型应用于实际驾驶环境的疲劳检测。
2. 关键技术（1）人脸检测：采用基于深度学习的目标检测算法，如MTCNN或Haar级联分类器等，对驾驶员的面部进行检测和定位。
（2）面部特征提取：通过深度学习网络提取驾驶员面部的关键特征，如眼睛、嘴巴等部位的动态特征和表情特征。
（3）模型训练：采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习算法，对驾驶员的面部特征进行学习和训练，以识别疲劳状态。
3. 系统流程系统流程主要包括数据采集、数据预处理、模型训练和疲劳检测四个步骤。
首先，通过摄像头等设备采集驾驶员的面部视频数据；然后，对视频数据进行去噪、人脸检测和面部特征提取等预处理操作；接着，将预处理后的数据输入到深度学习模型中进行训练；最后，将训练好的模型应用于实际驾驶环境的疲劳检测。
三、系统实现1. 数据采集与预处理数据采集可采用车载摄像头等设备，采集驾驶员的面部视频数据。
在预处理阶段，需要对视频数据进行去噪、人脸检测和面部特征提取等操作。
其中，人脸检测可以采用MTCNN或Haar级联分类器等算法；面部特征提取则采用深度学习网络进行特征提取。
2. 模型训练模型训练是本系统的核心部分。
采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习算法进行训练。
疲劳驾驶检测系统的设计与实现
疲劳驾驶检测系统的设计与实现疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一，因此设计与实现一套有效的疲劳驾驶检测系统具有重要的意义。
本文将介绍一种基于计算机视觉技术的疲劳驾驶检测系统的设计与实现。
一、引言随着社会的发展和技术的进步，交通事故数量不断增加，疲劳驾驶已成为重要的交通安全隐患。
传统的疲劳驾驶检测方法主要依靠车辆行驶状态、车速等指标，但这些方法往往无法准确判断驾驶员的疲劳程度。
因此，引入计算机视觉技术来检测驾驶员的疲劳程度具有重要的意义。
二、系统设计1. 疲劳特征提取疲劳状态下的驾驶员具有一系列的特征，如眼睛的闭合程度、脸部表情等。
通过计算机视觉技术，我们可以提取这些特征并进行分析。
我们可以使用人脸识别算法检测驾驶员的面部，并计算出闭眼、张嘴、脸部特征变化等特征。
2. 特征分类与判定在疲劳状态下，驾驶员的眼睛通常会出现长时间闭合，嘴巴不停地打哈欠或张开，表情变得呆滞等。
通过对特征进行分类和判定，我们可以得出驾驶员是否处于疲劳状态的结论。
可以采用支持向量机（SVM）等机器学习方法来训练分类器，并提高分类的准确性。
三、系统实现1. 数据采集为了实现疲劳驾驶检测系统，首先需要采集大量的驾驶员数据。
可以使用摄像头进行实时视频的采集，并同时记录其他相关信息，如驾驶员的车速、方向盘的转角等。
这些数据将作为训练模型和验证系统效果的依据。
2. 数据预处理与特征提取在采集到的数据中，我们需要进行预处理和特征提取。
预处理包括图像的去噪、图像增强等操作，以保证后续的特征提取准确可靠。
然后，可以使用面部检测算法定位驾驶员的脸部，进而提取感兴趣的特征，如眼睛的闭合程度、嘴的状态等。
3. 模型训练与优化采用机器学习方法，使用提取到的特征进行模型的训练与优化。
可以采用支持向量机（SVM）等算法，将提取到的特征作为输入，事先定义好的疲劳状态（标签）作为输出，通过训练模型，使得模型能够准确判断驾驶员的疲劳状态。
4. 实时监测与报警在完成模型训练与优化后，将其应用于实时监测中。
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的进步和人工智能的飞速发展，深度学习在许多领域都取得了显著的成果。
其中，基于深度学习的疲劳驾驶检测系统，因其能有效预防交通事故、保障道路安全，已引起了广大研究者和行业界的广泛关注。
本文旨在设计并实现一个基于深度学习的疲劳驾驶检测系统，通过分析驾驶者的面部特征和车辆行驶状态，实现对疲劳驾驶的实时检测和预警。
二、系统需求分析在系统设计之前，我们首先需要明确系统的需求。
疲劳驾驶检测系统的主要目标是实时监测驾驶员的疲劳状态，并在发现疲劳状态时及时发出警告。
因此，系统需要具备以下功能：1. 实时捕捉驾驶者的面部图像。
2. 分析面部图像以识别疲劳特征。
3. 根据分析结果，判断驾驶者是否处于疲劳状态。
4. 当检测到疲劳状态时，及时发出警告信息。
三、系统设计根据系统需求分析，我们将系统设计为以下几个模块：图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、疲劳识别模块和警告输出模块。
1. 图像采集模块：通过摄像头实时捕捉驾驶者的面部图像。
2. 图像预处理模块：对捕捉到的图像进行预处理，如去噪、对比度增强等，以便后续的特征提取。
3. 特征提取模块：利用深度学习算法，从预处理后的图像中提取出用于识别疲劳的特征。
4. 疲劳识别模块：通过训练好的模型对提取出的特征进行分析，判断驾驶者是否处于疲劳状态。
5. 警告输出模块：当系统判断出驾驶者处于疲劳状态时，及时发出警告信息，如语音提示、车载显示屏显示等。
四、深度学习模型设计与实现在深度学习模型的设计与实现中，我们采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
具体模型设计如下：1. 输入层：接收预处理后的面部图像作为输入。
2. 卷积层和池化层：通过多个卷积层和池化层的组合，提取出面部图像中的有效特征。
3. 全连接层：将提取出的特征进行分类和识别。
4. 输出层：输出驾驶者的疲劳状态判断结果。
在模型的训练过程中，我们使用大量的带有标签的面部图像数据进行训练，通过调整模型的参数和结构，使模型能够更好地识别出驾驶者的疲劳状态。
基于OpenCV的疲劳驾驶检测
基于 OpenCV的疲劳驾驶检测摘要：在车辆日益增多的今天，驾驶疲劳称为我们探讨的话题，所以我们设计出了疲劳驾驶检测系统为驾驶员提供了保障，本文通过opencv，python等技术和语言的应用，设计出能实时检测疲劳状态的系统，能为驾驶员的安全提供保障.关键词：dlib库，OpenCV技术，人脸识别，python1引言在车辆日益增多的年代，每年都有很多人由于疲劳驾驶而失去了宝贵的生命，基于这种情况，我们做出了一款能够检测驾驶员疲劳状态的系统，疲劳驾驶检测是基于OpenCV技术，能够快速有效的捕捉到驾驶员的活动，即使给予提醒。
由于长时间的驾车，驾驶员会产生疲倦，其眨眼次数会提高，并且会频繁打哈欠。
基于这两种情况，我们通过摄像头去捕捉这两种动作，如果每次眨眼次数为20次，每次眨眼0.5秒，或者嘴巴张合程度过大，说明此时处于疲劳状态，系统会传给屏幕，并给予提醒。
2检测工具dlib是一个用于图像处理的库，其中的dat模型库是检测68个关键点的人脸识别，使用这个dat模型库可以快捷进行人脸识别与系统的形成。
为了更方便的使用该技术，我们需要构造一个眼睛的长宽比的一个概念，简称为EAR。
我们先设定我们睁开眼睛时的状态为初始值，闭眼的状态为变量，在眨眼的时候，EAR=0，随后会回归初始值。
这种眨眼检测方法快速，高效且易于实现。
通过下图可知，运用该函数库，我们应用了人脸识别。
通过对眼睛的检测，分别标出了P1,P2,P3,P4,P5,P6主要的点，并通过对这些点变化的状况，去判断其是否处于疲劳状态。
简而言之，EAR的原理无非就是通过这些点的变化，进行进一步计算，来完成整个系统的运行。
图作者简介：赵子木，男，本科生，电气工程及其自动化专业本文受吉林建筑大学大学生创新创业训练计划项目资助（项目编号：S202110191142）1 人脸识别图3代码思路第一步：使用dlib.get_frontal_face_detector() 获得脸部位置检测器第二步：使用dlib.shape_predictor获得脸部特征位置检测器第三步：分别获取左右眼面部标志的索引第四步：打开cv2 本地摄像头第五步：通过读取视频与图片，将图片扩大第六步：使用detector(gray, 0) 函数，对脸部重要位置进行识别第七步：使用predictor(gray, rect)循环并得到脸部重要部位的信息第八步：将脸部重要信息转换为array的格式第九步：提取左眼和右眼坐标第十步：通过将公式带入到函数中，分别计算左右眼的EAR值，并且使用平均值作为最终的EAR值第十一步：进行画图操作，获得凸包位置第十二步：用矩形框出人脸四周通过画图第十三步：通过计算得出左右眼的平均值，如果小于给定值，+1，如果连续三次都小于给定值，则表示进行了一次眨眼第十四步：进行画图操作，68个有特殊状态点标识第十五步：进行画图操作，运用函数 cv2.putText，对每秒眨眼的次数进行呈现第十六步：总眨眼次数大于55次屏幕显示处于疲劳驾驶状态。
计算机毕业设计论文 基于OpenCV的疲劳驾驶预警系统
毕业设计（论文）基于OpenCV的疲劳驾驶预警系统学院：计算机学院专业：姓名：指导老师：计算机科学与技术学号：职称：二○一一年五月Xx学院毕业设计诚信承诺书本人郑重承诺：我所呈交的毕业设计《基于OpenCV 的疲劳驾驶预警系统》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，设计使用的数据真实可靠。
承诺人签名：日期：年月日基于OpenCV的疲劳驾驶预警系统摘要目前，随着我国人民生活水平的不断提高，汽车已经走进了千家万户，成为人们日常出行的一种重要的交通工具，交通事故也随之增多。
造成交通事故频频发生的重要原因是由于司机的疲劳驾驶。
因此，针对疲劳驾驶方面的研究具有极大的科研价值与设计意义。
系统设计思路是采用OpenCV开源的视频图像处理库，使用摄像头采集视频图像，对输入图像做预处理(图像灰度化、中值滤波等)；通过学习训练的方法构造基于类Haar特征的层叠式分类器，利用基于类Haar特征的层叠式分类器从输入图像中直接定位人眼；把人眼部分的图像截取出来，二值化人眼图像；然后计算二值化图像中垂直方向上瞳孔的宽度大小，从而判断眼睛的状态；最后通过多次的捕捉,计算眼睛闭合的频率来得出其疲劳状态。
关键词：疲劳驾驶 OpenCV 类Haar层叠式分类器图像处理眼睛定位Driver Fatigue Early Warning System Based On OpenCVABSTRACTNow, with our continuous improvement of living standards of people, cars have entered the household, become an important daily travel transport, traffic accidents also increase. Important cause frequent traffic accidents due to driver fatigue driving.Therefore, for fatigue driving has been a significant scientific value and design significance.Design of system is the use of open source video OpenCV image processing library, the use of video cameras capture images of the input image preprocessing (image graying, median filter, etc.)；constructed by learning the training class based on Haar features cascade classifier, using features of class-based Haar classifier cascade of images directly from the input locate the eye；to the human eye out of part of the image capture, binary eye images；and then calculate the binary image in the vertical directionThe width of the size of the pupil, in order to determine the state of eyes；Finally, many of the capture, calculation of the frequency of close to draw the eye fatigue state.Key words：Fatigue driving OpenCV Haar classifier cascade class Image Processing Eye location目录摘要 (I)ABSTRACT................................ 错误！未定义书签。
《2024年基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着汽车行业的飞速发展，交通安全问题越来越受到人们的关注。
其中，疲劳驾驶已经成为交通事故的重要诱因之一。
因此，如何有效检测和预防疲劳驾驶成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍一种基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现，旨在提高道路交通的安全性。
二、系统需求分析在系统需求分析阶段，我们首先需要明确系统的目标用户、使用场景以及功能需求。
本系统主要针对驾驶员，使用场景为各种道路交通环境，功能需求包括实时检测驾驶员的疲劳状态并发出警报。
三、系统设计1. 硬件设计本系统硬件部分主要包括摄像头、计算机等设备。
摄像头负责实时捕捉驾驶员的面部图像，计算机则负责运行深度学习算法进行疲劳状态检测。
2. 软件设计软件部分主要包括图像预处理、特征提取、分类器设计等模块。
首先，通过图像预处理对捕获的图像进行降噪、灰度化等操作，以便后续处理。
然后，利用深度学习算法提取驾驶员面部的特征，如眼睛状态、嘴巴动作等。
最后，通过分类器判断驾驶员是否处于疲劳状态。
四、深度学习算法实现1. 数据集准备为了训练出高效的疲劳驾驶检测模型，我们需要准备一个包含大量驾驶员面部图像的数据集，其中应包括正常状态和疲劳状态的图像。
2. 模型选择与训练本系统采用卷积神经网络（CNN）作为核心算法。
首先，选择合适的CNN模型，如VGG、ResNet等。
然后，使用准备好的数据集对模型进行训练，通过调整参数和优化算法来提高模型的准确率和鲁棒性。
3. 模型评估与优化训练完成后，我们需要对模型进行评估。
评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
根据评估结果，对模型进行优化，如调整网络结构、增加训练数据等，以提高模型的性能。
五、系统实现与测试1. 系统实现根据系统设计和深度学习算法的实现，我们开发了基于深度学习的疲劳驾驶检测系统。
系统可以实时捕获驾驶员的面部图像，并通过深度学习算法进行疲劳状态检测。
当检测到驾驶员处于疲劳状态时，系统会发出警报。
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着社会的快速发展和科技的日新月异，汽车已经成为人们出行的重要工具。
然而，疲劳驾驶已经成为交通事故的重要诱因之一。
为了有效降低交通事故的发生率，提高驾驶安全性，基于深度学习的疲劳驾驶检测系统应运而生。
本文将详细介绍该系统的设计与实现过程。
二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段，首先进行需求分析。
该系统旨在实时检测驾驶员的疲劳状态，以便及时提醒驾驶员休息，避免因疲劳驾驶导致的交通事故。
因此，系统需要具备高准确率、实时性和鲁棒性。
2. 技术选型在技术选型方面，采用深度学习技术进行疲劳驾驶检测。
深度学习在图像处理、模式识别等领域具有优异的表现，能够有效地提取驾驶员面部的特征信息，从而判断其疲劳状态。
此外，采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型进行训练和推理。
3. 系统架构系统架构包括数据采集、预处理、模型训练、推理和结果展示等模块。
数据采集模块负责收集驾驶员的面部视频数据；预处理模块对视频数据进行清洗、归一化和特征提取；模型训练模块采用深度学习模型进行训练；推理模块根据训练好的模型对驾驶员的疲劳状态进行判断；结果展示模块将检测结果以可视化形式呈现给用户。
三、算法实现1. 数据集制作制作高质量的数据集是提高疲劳驾驶检测系统准确率的关键。
数据集应包含不同场景、不同光照条件、不同表情的驾驶员面部图像。
通过数据增强技术，如旋转、翻转、缩放等操作，增加数据集的多样性。
2. 模型设计采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行特征提取和状态判断。
CNN能够有效地提取图像中的特征信息，而RNN则能够根据时间序列信息判断驾驶员的疲劳状态。
将两者结合，可以进一步提高系统的准确率和鲁棒性。
3. 模型训练与优化采用有监督学习的方式进行模型训练。
将制作好的数据集分为训练集和测试集，使用训练集进行模型训练，用测试集对模型进行评估和优化。
通过调整模型参数、优化算法等手段，提高模型的准确率和泛化能力。
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的发展，道路交通安全问题日益受到关注。
其中，疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一。
为了有效预防和减少因疲劳驾驶引发的交通事故，基于深度学习的疲劳驾驶检测系统应运而生。
本文将详细介绍该系统的设计与实现过程，以期为相关研究与应用提供参考。
二、系统需求分析在系统设计之前，首先需要对疲劳驾驶检测系统的需求进行分析。
本系统旨在实时监测驾驶员的疲劳状态，以便及时提醒驾驶员休息，降低交通事故的发生率。
因此，系统需要具备以下功能：1. 实时性：系统能够实时监测驾驶员的面部特征，及时判断其是否处于疲劳状态。
2. 准确性：系统需具备较高的准确性，以降低误报和漏报的概率。
3. 便捷性：系统应易于安装、使用和维护，为驾驶员提供便捷的体验。
三、系统设计（一）硬件设计本系统主要基于摄像头进行驾驶员面部特征的捕捉，因此需要安装高清摄像头。
此外，为了确保系统的实时性，还需要配备高性能的计算机或嵌入式设备作为处理单元。
具体硬件配置如下：1. 摄像头：高清摄像头，用于捕捉驾驶员的面部特征。
2. 计算机或嵌入式设备：具备较高的计算性能，用于处理图像数据和判断驾驶员的疲劳状态。
（二）软件设计软件设计是本系统的核心部分，主要包括图像处理、特征提取、模型训练和疲劳判断等模块。
具体设计如下：1. 图像处理：对摄像头捕捉的图像进行预处理，如去噪、灰度化、二值化等，以便更好地提取面部特征。
2. 特征提取：通过深度学习算法提取驾驶员面部的关键特征，如眼睛、嘴巴等部位的动态变化。
3. 模型训练：利用大量样本数据训练疲劳检测模型，提高系统的准确性和稳定性。
4. 疲劳判断：根据提取的特征和训练好的模型判断驾驶员是否处于疲劳状态。
四、深度学习模型的选择与实现本系统采用卷积神经网络（CNN）作为核心算法，通过大量样本数据训练模型，实现疲劳驾驶的检测。
具体实现过程如下：1. 数据集准备：收集包含驾驶员面部特征的数据集，包括正常状态和疲劳状态下的图像数据。
基于OpenCV的驾驶员疲劳特征识别系统的设计
基于OpenCV的驾驶员疲劳特征识别系统的设计
郑永涛;谢伟豪;陈逸群;何俊阳
【期刊名称】《电子设计工程》
【年(卷),期】2023(31)1
【摘要】随着计算机视觉检测技术在汽车驾驶安全领域的广泛应用,驾驶员疲劳特征识别需要突破传统小部分特征识别上的局限性和单一性,为此,该文设计了一种基于OpenCV的驾驶员疲劳特征识别系统。
该识别系统以树莓派为处理核心,利用摄像头获取所需的检测数据,综合分析驾驶员眼动、嘴型及头部姿势特征,进行疲劳判断,若处于疲劳驾驶状态,则用语音播放方式发出警告。
该系统通过多次调试验证,实时监测驾驶员的驾驶状态,能更加全面、高效识别驾驶员是否属于疲劳驾驶。
【总页数】4页(P65-68)
【作者】郑永涛;谢伟豪;陈逸群;何俊阳
【作者单位】广东工业大学华立学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN98
【相关文献】
1.基于驾驶员面部特征分析的疲劳驾驶监控系统的设计与实现
2.基于生物电特征的驾驶员疲劳检测系统的设计研究
3.基于OpenCV的图像特征智能识别系统设计
4.基于眼动特征的驾驶员疲劳预警系统设计
5.基于面部特征的驾驶员疲劳警报器设计
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பைடு நூலகம்
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文
摘 要
随着我国经济近年来的飞速`发展，城市以及高速道路的机动车辆保有量正在急 剧增加。在全球，每年由于疲劳驾驶而导致交通事故和人员伤亡数以万计，在我国， 疲劳驾驶也被交管部门列为导致道路交通事故的三大原因之一，给人民群众的生活 带去了十分恶劣的影响。因此在实际情况中，如何采取有效措施来预防或者减少驾 驶员疲劳的情况，对于保护人民生命财产安全和减少交通事故的发生便具有非常重 大的意义。 本文采用 CCD 摄像头对驾驶室内的驾驶员进行实时的面部图像抓拍，通过图像 处理的技术分析人眼的闭合程度，从而判断驾驶员的疲劳程度。PERCLOS 是我们的 主要评价标准， 意为人眼持续闭合时间占特定时间的比率。 本文介绍了一种基于 Haar 特征的 AdaBoost 级联分类器算法，并根据此算法对目标图像进行人脸检测，然后在 分割出的人脸图像中，对人脸图像进行水平投影，并根据水平投影得到的人眼上下 眼睑，定位出人眼的位置，而且根据人眼的上下眼睑可以通过事先给出的一定判别 标准，判断眼部是否处于疲劳状态，从而达到疲劳检测的目的。当检测出驾驶员处 于疲劳时，系统会自动报警，使驾驶员恢复到正常状态，从而尽量规避了行车的安 全隐患，并且系统做出预留功能，可以将驾驶员的疲劳状态图片发送给指定的服务 器以备查询。 本系统采用的核心算法是基于 Haar 特征的 AdaBoost 级联分类器算法和水平投 影，首先介绍了这两种算法的主要思想及工作原理，然后对驾驶员实际驾驶环境的 特点进行了分析并给出需求分析， 接着在 visual studio 的平台下， 使用 intel 开发的图 像处理开发包 OpenCV 对整个设计进行实现，最后再对 YALE 人脸数据库和拍摄的 人脸集进行测试，并得出实验结果。实验结果显示，基于 Haar 特征的 AdaBoost 方 法对于人脸检测以及水平投影对于人眼定位的方法，具有精确度高、计算迅速以及 鲁棒性强的优点。最后再分析了实验中的不足，并给出了下一步的改进方法。
II
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文
目
录
摘 要............................................................................................................... I Abstract ........................................................................................................... II 1 绪论 1.1 研究背景和意义 .................................................................................. (1) 1.2 国内外研究现状 .................................................................................. (2) 1.3 主要研究工作 ...................................................................................... (3) 1.4 组织结构............................................................................................... (4) 2 相关技术背景 2.1 疲劳检测的评价标准 .......................................................................... (5) 2.2 人脸检测技术概述 .............................................................................. (8) 2.3 人眼定位技术概述 .............................................................................. (9) 2.4 OpenCV 简介 ..................................................................................... (10) 2.5 本章小结............................................................................................. (16) 3 疲劳驾驶检测系统需求分析与概要设计 3.1 疲劳驾驶检测系统需求分析 ............................................................ (17) 3.2 疲劳驾驶检测系统概要设计 ............................................................ (18) 3.3 本章小结............................................................................................. (20) 4 疲劳驾驶检测系统详细设计与实现 4.1 视频采集模块 .................................................................................... (22) 4.2 人脸检测............................................................................................. (23) 4.3 图像预处理......................................................................................... (26) 4.4 二值化................................................................................................. (30)
关键词：人眼检测
疲劳驾驶
OpenCV
PERCLOS
I
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文
Abstract
With the rapid development of China's economy in recent years, the city as well as high-speed road motor vehicle ownership is increasing dramatically. In the world every year due to driver fatigue which leads to traffic accidents and casualties of tens of thousands in China, fatigue driving, defined by the traffic control department as one of the three main reasons of road traffic accidents, affected the life of the people of the very seriously. Therefore, how to effectively detect and prevent driver fatigue puts extremely importance to control and reduce traffic accidents. This article describes the system of sensor on the driver's face image acquisition.Analysis of the state of the human eye to determine the degree of fatigue.The main indicators to measure the degree of driver fatigue:the closing time of the human eye continued to account for the specific time the the ratio PERCLOS.The system uses Gadabouts cascade tomb Haar features classifier algorithm to face detection position in the face area by the template matching method on the basis of the tomb of the detected face,the human eye to detect eye state when the system detected the driver is in a sleep state,and timely alarm to alert the driver,and retain the data uploaded to the ground control center. In this paper,based on Haar features AdaBoost cascade classification algorithm and template matching algorithm,described on the basis of its principles and specific,software programming,and realization of the algorithm tested by several test sets. The experiments show that the AdaBoost method and the template matching method,with detection with high accuracy,fast speed and robustness to good advantage.Finally,the lack of the algorithm exposed in the test, further improvements. Key words: Eye Detection Fatigue Driving OpenCV Perclos