交通驾驶员脸疲劳驾驶行为优化图像识别_宫法明

合集下载

基于图像识别的疲劳驾驶监测方法研究

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｓｉｎｇｔｈｅｃａｍｅｒａｄｉｒｅｃｔｌｙｔｏｗａｒｄｔｈｅｄｒｉｖｅｉｓｆａｃｅ，ｆｏｒｒｅａｌ —ｔｉｍｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆｆａｔｉｇｕｅｏｆｔｈｅｄｒｉｖｅｒ．Ｉｆｉｔｄｅｔｅｃｔｓｆａｔｉｇｕｅｉｓｓｕｅｓａｗａｒｎｉｎｇｓｉｇｎａｌｔｏａｌｅｒｔｔｈｅｄｒｉｖｅｒ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｃａｍｅｒａｔｏｒｅｃｏｒｄｖｉｄｅｏｆｉｌｅｓａｎｄｃｏｎ —
关键词：图像识别：疲劳监测：脸部识别中图分类号：ＴＰ３－０５文献标识码：Ａ文章编号：１６７２－９８７０（２０１６）Ｏ６ — ０１Ｏ２一Ｏ３
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＤｒｉｖｅｒＦａｉｔｇｕｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄ
Ｖｏ１．３９Ｎｏ．６ＤｅＣ．２０１６
基于图像识别的疲劳驾驶监测方法研究
黄春雨，苏李
（１．长春理工大学
２．吉林省教育学院
计算机科学技术学院，长春
１３００２２；
１３００２１）
职业与成人教育教研培训学院，长春

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

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作者：杨金胜来源：《科学与财富》2015年第22期摘要：基于驾驶员面部特征分析，结合图像处理和模式识别技术，进行疲劳驾驶监控系统的设计与实现，以有效减少驾驶员疲劳所造成的交通事故。

关键词：驾驶员面部特征分析；疲劳驾驶；监控系统疲劳驾驶是驾驶员在驾驶过程中的一种意识不清醒但尚未进入睡眠的非正常状态，通过人脸特征识别来检测驾驶员疲劳驾驶是现阶段的主要研究方向，眼睛及嘴部的特征分析是其中的关键环节。

一、疲劳驾驶监控现状1、疲劳驾驶监控的必要性据统计，2015年全球汽车保有量将达到11.2亿辆，并且未来几年内都会以20%的速度增长，在汽车保有量持续上升的同时，交通事故的形势也日趋严峻。

有关部门调查显示，在各种引起道路交通事故的主要原因中，疲劳驾驶占了很大的比例，超过25%。

在我国，疲劳驾驶所导致的交通事故也以相当快的速度递增。

因此，如何有效避免疲劳驾驶是当前各国研究人员关注的热点。

为了尽量减少这种人为的交通事故，许多国家已开始对司机的疲劳驾驶进行了多方面的研究。

而随着通信技术与信息系统的不断发展，智能运输系统（Intelligent Transportation System， ITS）业已成为各大运输研究单位的重点课题。

在智能交通领域，有效检测疲劳驾驶是预防交通事故和人员伤亡的有效工具，具有重要的社会意义和极高的经济价值。

2、疲劳驾驶监控系统的研究现状对疲劳驾驶监控系统进行研究，旨在通过分析疲劳状态产生的机理，深入研究疲劳的生理表现、检测方法和量化模型，并应用于实际，以避免和预防的交通事故的产生。

随着信息时代的来临，传感器技术应用到了科学研究的各个领域。

因此，基于各种物理传感器检测驾驶员的疲劳状态，并以此为基础研制监测系统成为重点。

驾驶员疲劳驾驶监控系统的设计研究主要通过三个途径：应用身体传感器来检测驾驶员的生理信号参数值的变化监测疲劳状态；应用车载传感器来检测驾驶员驾驶行为的变化过程监测疲劳状态；应用面部特征识别和图像处理等技术来检测驾驶员的面部特征，分析疲劳状态。

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。

基于TMS320DM642的驾驶员疲劳检测系统的开题报告

基于TMS320DM642的驾驶员疲劳检测系统的开题报告1.研究背景随着现代汽车技术的不断发展，汽车已成为人们日常生活中必不可少的交通工具。

然而，每年由于驾驶员疲劳驾驶而导致的车祸也是不可忽视的问题。

为了保障驾驶员和乘客的安全，开发一套驾驶员疲劳检测系统是十分必要的。

现在已有很多检测系统可以检测驾驶员疲劳问题，但由于算法和硬件的不同，精度和鲁棒性有所差异。

本项目基于TMS320DM642平台，通过采集驾驶员面部特征，使用图像处理和机器学习算法进行分类判断，实现驾驶员的疲劳检测。

本项目旨在提高驾驶员的行车安全，为未来的智能汽车安全起到良好的先验。

2.研究目标本项目的主要目标是开发一个基于TMS320DM642的驾驶员疲劳检测系统，其中包括以下几个方面：（1）驾驶员面部特征采集：使用摄像头采集驾驶员的面部图像，提取相关特征。

（2）特征处理：经过预处理步骤，提取出有效的特征向量，并用于后续的分类训练。

（3）机器学习算法：使用经典的机器学习算法（如SVM、BP神经网络等）对所提取的特征进行学习和分类，进行疲劳检测。

（4）系统实现：将所开发的驾驶员疲劳检测系统实现在TMS320DM642平台上，实现系统应用。

3.研究内容本项目的研究内容包括以下几个方面：（1）物联网技术：通过无线网络实现数据的传输和处理，在不同设备之间进行通信。

（2）嵌入式系统：使用TMS320DM642作为系统开发平台，使用C 语言对嵌入式系统进行开发。

（3）图像处理技术：对采集到的驾驶员面部图像进行预处理和特征提取。

（4）机器学习算法：采用SVM、BP神经网络等经典算法对所提取的特征进行训练和分类。

（5）系统实现：完成系统应用的开发和测试，实现驾驶员疲劳检测的功能。

4.技术路线本项目的技术路线如下：（1）采集驾驶员面部图像：使用摄像头对驾驶员进行面部图像采集，并通过串口将图像传输到TMS320DM642平台。

（2）图像处理：对采集到的驾驶员面部图像进行预处理和特征提取，得到有效的特征向量。

基于人脸识别的疲劳驾驶检测系统的研究(毕业设计论文)

本科毕业设计（论文）基于人脸识别的疲劳驾车检测系统的研究学院（系）：电气工程学院专业：测控技术与仪器学生姓名：学号：指导教师：答辩日期：摘要近些年由于人们的生活节奏快，工作压力大，因疲劳问题而引起的事故时有发生，疲劳驾驶而酿成的惨剧更是使我们警钟长鸣。

为了解决这个问题，本次毕业设计着重讨论一种基于ASM模型的人脸识别算法和一种疲劳驾驶的面部特征判定标准。

本文的主要内容是：首先，简要介绍此次研究的课题意义，再介绍人脸识别和疲劳检测的一些相关的背景知识，由于此次课题是疲劳驾驶的检测，所以介绍的重点是关于疲劳驾驶的检测研究。

其次，讨论疲劳的判定方法，这一部分主要是对疲劳特征的选择研究，涉及到人眼睛和嘴的形状的疲劳特征分析，然后进行疲劳分析的综合。

然后，详细介绍ASM模型的定义，在这一部分中还介绍了ASM的算法、区域收敛方法以及判定收敛的依据，另外，在这部分中将给出算法实现步骤的流程图。

再后，主要内容是图像处理与识别，其中包括图像的预处理和手工描点方法所需要确定的参量，以及如何用matlab程序得到这些参量。

程序的流程图也在这一章展示。

关键词人脸识别；疲劳检测；疲劳特征；动态形状模型AbstractRecently as the fast pace of life and heavy work pressure, accidents caused by fatigue happened frequently. Traffic accident disaster is causing the bells to ring. To solve this problem, the graduation project focused on a face recognition algorithm based on ASM model and a facial features determination standards of fatiguedriving. The main contents are:First, there is a brief introduction of the research, the relevant background knowledge of face recognition and fatigue testing will be given later. as it is the detection of fatiguedriving that we are taking care of, we will mainly focus on the it.Secondly, we will learn the judging methods of fatigue, the part choice of the fatigue characteristics is studied here, the fatigue characteristics of eyes and mouth is analyzed, then we will comprehensively analysis them.Then, the principle and method of ASM person face recognition technology is studied. In this section,we will describe the ASM algorithm, the covergence method and the basis of determining convergence.The flow chart of algorithm will also be given flow chart in this part.Finally, we will show picture pre-treatment methods and picture recognition, this part includes the image pre-processing, the needed parameters and how to use the matlab program to get the parameters. The idea and flow chart of the main program will be given.Keywords Face Recognition; Fatigue Detection; Fatigue Characteristics; Active Shape models目录摘要 (I)Abstract (I)第1章绪论 (1)1.1课题背景和意义 (1)1.2研究现状 (2)1.3本文主要研究内容 (4)第2章疲劳分析和疲劳检测 (5)2.1疲劳驾驶特征综述 (5)2.2具体特征分析 (5)2.2.1 疲劳驾驶眼部特征分析 (5)2.2.2 疲劳驾驶嘴的特征分析 (7)2.2.3原始数据的获取 (8)2.3眼睛和嘴特征的综合分析 (9)2.4本章小结 (9)第3章ASM人脸识别算法 (10)3.1ASM模型的定义 (10)3.2ASM人脸识别的优势 (10)3.2.1 ASM搜索算法的特点 (10)3.2.2 几种识别方式对比分析 (11)3.3ASM的模型建立 (11)3.4ASM模型的搜索算法 (13)3.5流程设计思路 (16)3.6本章小结 (17)第4章图像处理和识别 (18)4.1图像预处理的必要性 (18)4.2常用光照预处理技术 (18)4.2.1 基于直方图的预处理方法 (18)4.2.2 线性变换 (19)4.2.3 对数变换 (20)4.2.4 指数变换 (21)4.2.5 光照预处理方法选择 (21)4.3图片选取策略 (21)4.4图像手工描点的实现 (22)4.4.1 要确定的要素分析 (22)4.4.2 要素值的确定方法 (22)4.5选点策略 (25)4.6程序流程图 (25)4.7收敛过程和识别结果 (26)4.8本章小结 (27)结论 (28)参考文献 (29)第1章绪论1.1 课题背景和意义驾驶疲劳是指驾驶员由于睡眠不足或长时间持续驾驶造成的反应能力下降，这种下降表现在驾驶员困倦、打瞌睡、驾驶操作失误或完全丧失驾驶能力。

疲劳驾驶的检测方法和检测内容

疲劳驾驶的检测方法和检测内容
疲劳驾驶是一种隐蔽而危险的行为，如果司机在疲劳或困乏状态下驾驶，会严重影响行车安全和交通流畅。

因此，为了减少疲劳驾驶的发生率，汽车制造商和交通管理部门一直在致力于研发和提供多种疲劳驾驶检测方法。

目前，最常见的疲劳驾驶检测方法是使用摄像头和传感器，通过对驾驶员的眼睛、面部、身体姿态、手部动作等多种生理指标进行实时监测，来判断驾驶员是否疲劳。

这些技术的原理是基于人类疲劳时的生理反应——瞌睡、打哈欠、头晕目眩等，通过记录反应时间和频率来推断驾驶员的状态。

具体的应用包括：
1. 眼睛监测：利用红外光线照射驾驶员的瞳孔，监测眼睛的开合和眨眼频率。

当驾驶员的眼睛长时间睁不开或频繁眨眼时，则可能出现疲劳的情况。

2. 面部监测：通过摄像头对驾驶员的面部表情、肌肉状况和嘴唇活动进行分析，判断驾驶员的表情是否疲劳苍白、无神、打哈欠等。

3. 体姿态监测：通过座椅传感器和加速度计检测驾驶员的身体姿态变化，如头部、肩部、手臂等部位的移动情况，来判断是否出现疲劳驾驶状态。

4. 双手操作监测：通过车辆内部传感器检测驾驶员手部的动作和操作方式，如方向盘的位置、操作力度等，来判断驾驶员是否处于疲劳状态下。

除了上述方法外，也有一些新兴的疲劳驾驶检测技术，如基于脑波的疲劳驾驶检测、基于心率变异度的疲劳驾驶检测等，这些方法在实现上较为复杂，但可以更准确地判断驾驶员的疲劳状态。

总之，随着科技的不断发展和普及，越来越多的疲劳驾驶检测方法被引入汽车制造业和交通管理部门，这将帮助我们更有效地预防疲劳驾驶带来的潜在危害。

交通驾驶员脸疲劳驾驶行为优化图像识别

中图分类号：Ｒ３１８文献标识码：Ｂ
ＡＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｏｆＦａｔｉｇｕｅＤｒｉｖｉｎｇＢｅｈａｖｉｏｒｆｏｒＴｒａｍｃＤｒｉｖｅｒｓＢａｓｅｄｏｎＦａｃｅＩｍａｇｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｅｙｅｓｉｎｔｈｅｉｍａｇｅｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｖｉａｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｆａｃｅ，ａｎｄｔｈｅｏｐｅｎａｎｄｃｌｏｓｅｂｅ－ｈａｖｉｏｓｒｏｆｅｙｅｓａｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅ．ＡｎｄｔｈｅｎｔｈｅｓｔａｔｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｄｉｖｒｅｓｅｒｙｅｓＢＥｅｏｂｔａｉｎｅｄａｅ —
ｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｍｅｓｕａｉｒｎｇｐｉｒｎｃｉｐｌｅｏｆＰＥＲＣＬＯＳ（ｐｅｒｕｎｉｔｔｉｍｅｅｙｅｓｃｌｏｓｅｄｔｉｍｅｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ）．Ｆｉｎｌｌａｙ，ｔｈｒｏｕｇｈｔ
文章编号：１００６ — ９３４８（２０１５）１１ — ０１９９ — ０４

基于图像处理技术的驾驶员疲劳识别系统设计与优化

基于图像处理技术的驾驶员疲劳识别系统设计与优化一、引言随着社会的发展，人们对于交通安全的要求越来越高。

驾驶员的疲劳驾驶已成为引起交通事故的重要原因之一，因此驾驶员疲劳的识别及预警技术越来越受到关注。

目前，基于图像处理技术的驾驶员疲劳识别系统已经成为研究的热点之一。

因此，本文将探讨基于图像处理技术的驾驶员疲劳识别系统的设计与优化。

二、相关技术介绍基于图像处理技术的驾驶员疲劳识别系统主要利用摄像头采集驾驶员的面部特征，通过图像处理技术对驾驶员的眼睛、嘴唇等特征进行分析，进而判断驾驶员是否出现疲劳，从而及时进行预警。

其核心技术包括图像采集技术、人脸检测技术、人脸识别技术、眼睛检测技术、嘴唇检测技术、特征提取技术等。

三、系统设计基于图像处理技术的驾驶员疲劳识别系统的设计流程如下：1、驾驶员图像采集通过摄像头采集驾驶员的面部图像，并进行预处理，包括图像的颜色空间转换、灰度化处理等。

2、人脸检测与识别利用人脸检测技术对驾驶员面部图像中的人脸进行检测，并对检测结果进行去噪、归一化等处理，以保证后续特征提取的准确性。

同时，应用人脸识别技术对每个人脸进行唯一编号。

3、眼睛检测利用眼睛检测技术，对眼部特征进行检测，包括眼睛的位置、大小、闭合程度等。

4、嘴唇检测利用嘴唇检测技术，对嘴唇的位置、大小、形状等进行检测。

5、特征提取与分析针对不同的情况，应用不同的特征提取技术，包括形态学处理、滤波、边缘检测等。

然后利用算法分析提取得到的特征数据，对疲劳情况进行判断。

6、预警当系统判断驾驶员处于疲劳状态时，可通过预警装置进行声光报警、振动提醒等操作，提醒驾驶员及时休息或者交替驾驶。

四、系统优化基于图像处理技术的驾驶员疲劳识别系统存在以下问题：1、对光线的依赖性较强，夜间照明条件差时容易误判；2、使用简单方法提取特征时识别效果较差，需要应用更加高效的算法；3、由于不同司机的面部特征差异较大，需要建立一个较大的数据集，并配合机器学习算法进行建模。

提取驾驶员面部特征的疲劳驾驶检测研究综述

提取驾驶员面部特征的疲劳驾驶检测研究综述提取驾驶员面部特征的疲劳驾驶检测研究综述摘要：随着交通工具的普及和道路交通量的增加，驾驶员疲劳驾驶引发的交通事故已成为一大安全隐患。

为了提高驾驶安全性，研究人员开始探索使用面部特征来检测驾驶员疲劳状态。

本文对驾驶员面部特征的疲劳驾驶检测研究进行了综述，主要包括驾驶员面部特征的表示方法、特征提取方法以及疲劳驾驶检测系统的设计。

关键词：驾驶员疲劳驾驶，面部特征，特征提取，疲劳检测系统1.引言在现代社会中，交通事故已成为十分常见的安全问题。

其中，驾驶员的疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一。

疲劳驾驶会导致驾驶员注意力不集中、反应迟缓等问题，从而增加发生事故的风险。

为了提高驾驶员的安全性，研究人员开始探索使用驾驶员面部特征来检测疲劳驾驶状态。

本文对提取驾驶员面部特征的疲劳驾驶检测研究进行了综述，旨在总结相关研究的方法和成果，并探讨未来的发展方向。

2.驾驶员面部特征的表示方法驾驶员面部特征的表示方法是研究疲劳驾驶检测的基础。

目前，常用的表示方法主要有面部形态特征和面部运动特征两种。

面部形态特征包括眼睛状态、眼睑位置、嘴部形状等，可以通过计算机视觉技术获取。

面部运动特征则是指面部肌肉的运动情况，可以通过传感器等设备获取。

这些表示方法可以提供丰富的信息来反映驾驶员疲劳程度。

3.特征提取方法特征提取是将驾驶员面部特征转化为可用于疲劳驾驶检测的数值特征的过程。

常用的特征提取方法主要包括主成分分析、小波变换、局部二值模式等。

主成分分析是一种常用的无监督降维方法，可以将驾驶员面部特征降维到较低维度。

小波变换可以提取面部特征的频域信息，具有较好的时频局部性。

局部二值模式是一种用于图像纹理分析的方法，可以提取面部特征的纹理信息。

通过合理选择特征提取方法，可以提高疲劳驾驶检测系统的准确性和效率。

4.疲劳驾驶检测系统的设计疲劳驾驶检测系统的设计是实现驾驶员疲劳状态监测的关键。

设计一个有效的疲劳驾驶检测系统需要考虑多个方面的因素，包括数据采集、特征提取、分类器选择等。

基于图像识别技术的疲劳驾驶预警系统的设计

南方农机,2020,51(13):10-11. [4]齐伟，张来刚，刘朝阳.基于人脸追踪和特征分析的疲劳
驾驶预警系统设计[J].时代汽车,2020(15):169-170. ⑸王欣，吴键，孙涵，等.基于DSP的疲劳驾驶视觉检测与
预警系统设计[J].测试技术学报,2020,34(6):506-513. [6] Mao M,Du L.Research on drive fatigue detection using
1.3预警类型
1.3.1闭眼预警
当驾驶员在行驶过程中的闭眼状态时长持续1.0 s时，系统会发出轻度疲劳预警；当闭眼状态时长持续1.5 s时，系统会发出中度疲劳预警；当闭眼状态时长持续2.0 s时，系统会发出重度疲劳预警［13'ls］o
1.3.2打哈欠预警
当驾驶员出现打哈欠的行为并持续0.5 s时，系统会自动发出轻度疲劳预警；当打哈欠的行为持续1.0 s时，系统会发出中度疲劳预警；当打哈欠的行为持续1.5 s时，系统会发出重度疲劳预警。
YANG Xiaoxia1, ZHONG Haiqiang2, LI Chunlai1
(1. Heyuan Polytechnic College, Heyuan Guangdong 517000, China; 2. Jingdian (Heyuan) Display Technology Co., Ltd., Heyuan Guangdong 517000, China)
Байду номын сангаас
疲劳驾驶预警系统
|闭眼预警］|打哈欠预警］［低头预警］丽右盼预警| ［抽烟/打电话］|夜间环境］图2系统功能结构图
139
敏件打发与惑用
信IR与电IE

基于脸部行为预测的疲劳驾驶检测方法研究

另有研究者认为，驾驶疲劳是指在驾驶车辆的一段时间内，驾驶员各种反应能力下降，出现驾驶车辆注意力不能集中，打磕睡，各种驾驶操作失误增多的现象，严重的可能出现不能驾驶的情况 … 。由此，我们可以理
车辆行为法
检测行车轨迹偏离
（二）疲劳驾驶的危害一般认为，驾驶过程是指驾驶员在驾驶中通过对道路周围环境进行判断与分析，从而对所驾驶的车辆做出正确操作决策的过程。驾驶员身体机能的下降和心理判断能力的变弱，会产生疲劳驾驶，使驾驶员反应变慢，驾驶车辆的失误增多。有关资料显示，轻微疲劳驾驶时，可以造成汽车换挡不及时与不准确，增加交通事故发生的可能性；中度疲劳驾驶时，驾驶员驾驶车辆的各项动作会僵硬、呆滞，甚至会忘记操作；而到了严重疲劳驾驶时，就会进入无操作状态，严重的可能出现短暂睡眠，丧失对车辆控制的能力，导致交通事故的发生Ｊ。
二、疲劳驾驶检测方法根据疲劳驾驶的定义，可将疲劳驾驶检测方法大致分为三类：基于驾驶员生理指标的检测方法、基于车辆行为的检测方法和基于机器视觉的检测方法。笔者对三类检测方法进行了比较，如表１所示，得到计算机机器
偏移量，眨眼、打哈欠的频率及面部表情的变化等，以此为判定其疲劳的依据。而人眼是面部最重要的器官，眼睛的状态变化包含了重要信息，一段时间内眼睛无明显变化、眨眼频率过低、眨眼频率过高和眼睛睁开程度逐渐变小等都能反映驾驶员的驾驶状态，将其作为判定驾驶员是否处于疲劳状态的依据最具代表性。下面笔者就详细介绍基于脸部行为预测技术的驾驶员疲劳驾驶检测方法。

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。

司机疲劳驾驶检测中人脸图像的快速人眼定位

作者：张小欢彭启琮
作者机构：电子科技大学通信与信息工程学院,成都611731
出版物刊名：科技资讯
页码： 2-3页
年卷期： 2010年第6期
主题词：司机疲劳驾驶 YCbCr空间肤色分割人眼检测
摘要：在司机疲劳驾驶检测中,对人眼的高效,实时准确检测是关键步骤之一。

本文研究了司机人脸图像中的人眼检测方法。

首先,将得到驾驶员面部图像隐射到YCbCr空间,建立基于肤色的二维高斯分布模型,通过滤波,标记分割出肤色并得到人脸的区域;然后,利用人眼的分布特点及自身特性,通过两次定位的方法实现了对司机人脸的人眼定位。

基于视频图像分析的驾驶员疲劳检测方法的研究的开题报告

基于视频图像分析的驾驶员疲劳检测方法的研究的开题报告一、选题背景随着交通工具的发展和普及，交通安全问题越来越受到人们的关注。

驾驶员疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一。

因此，研究一种有效的驾驶员疲劳检测方法对交通安全具有重要的意义。

随着计算机视觉和图像处理技术的发展，视频图像分析技术已经广泛应用于交通领域。

利用计算机视觉和图像处理技术，可以对驾驶员的面部表情、头部姿态、瞳孔大小等进行实时监测，判断驾驶员的驾驶状态，有效地减少了驾驶员疲劳驾驶所造成的交通事故。

二、研究内容本文将以视频图像分析技术为基础，研究一种新的驾驶员疲劳检测方法。

具体研究内容包括：1. 驾驶员面部表情分类通过分析驾驶员面部表情，判断驾驶员的情绪状态，是否出现疲劳驾驶的迹象。

本研究将探索如何选取有效的面部表情特征，以及如何利用机器学习算法进行分类。

2. 驾驶员头部姿态检测通过分析驾驶员头部的姿态变化，判断驾驶员的驾驶状态。

本研究将探索如何利用计算机视觉技术提取出头部姿态特征，并利用机器学习算法进行分类。

3. 驾驶员瞳孔大小检测通过分析驾驶员瞳孔的大小变化，判断驾驶员的精神状态，是否出现疲劳驾驶的迹象。

本研究将探索如何利用计算机视觉技术提取出瞳孔大小特征，并利用机器学习算法进行分类。

三、研究方法和技术路线本研究将基于视频图像分析技术和机器学习算法，设计和实现驾驶员疲劳检测系统。

具体技术路线如下：1. 数据采集本研究将采集一定数量的视频数据，包括驾驶员面部表情、头部姿态和瞳孔大小等变化。

2. 面部表情分类本研究将探索如何选取有效的面部表情特征，如眨眼次数、俯仰角度等，并利用机器学习算法进行面部表情分类。

3. 头部姿态检测本研究将利用计算机视觉技术提取出头部姿态特征，如头部旋转角度、俯仰角度等，并利用机器学习算法进行头部姿态分类。

4. 瞳孔大小检测本研究将利用计算机视觉技术提取出瞳孔大小特征，并利用机器学习算法进行瞳孔大小分类。

5. 系统实现本研究将设计和实现驾驶员疲劳检测系统，以提高交通安全性能。

驾驶员疲劳检测系统中人眼状态及视线方向识别算法研究的开题报告

驾驶员疲劳检测系统中人眼状态及视线方向识别算
法研究的开题报告
一、选题的背景和意义：
在驾驶过程中，疲劳驾驶是一种非常危险的行为。

疲劳驾驶会导致
驾驶员反应能力下降，判断失误，容易发生交通事故。

因此，研究一种
能够检测驾驶员疲劳状态的系统，对于提高道路交通安全具有重要作用。

目前，基于人眼状态及视线方向识别的疲劳驾驶检测系统已经成为一种
主流技术，其基本原理是通过对驾驶员的人眼状态、瞳孔大小以及视线
方向进行监测，判断其疲劳状态的严重程度。

二、研究的主要内容和方法：
本研究的主要内容是基于人眼状态及视线方向识别算法，研究一种
驾驶员疲劳检测系统。

针对人眼状态的监测，本研究采用了基于红外线
摄像头的人眼追踪技术，通过采集驾驶员眼部图像信息，结合图像处理
技术，识别驾驶员的瞳孔大小以及眼部状况，判断其是否疲劳。

同时，
基于机器视觉技术，研究驾驶员视线方向监测方法，并将其与瞳孔大小
判断结果结合，实现更加准确的疲劳状态识别。

本研究还将采用深度学
习技术，提高人眼状态及视线方向识别算法的准确性和稳定性。

三、研究的预期结果和意义：
本研究预期通过开展基于人眼状态及视线方向识别算法的驾驶员疲
劳检测系统研究，设计一种性能优良、更具实用性的疲劳驾驶检测系统，实现对驾驶员疲劳状态的准确判断，为交通安全提供更加有力的技术保障。

同时，本研究将提高机器视觉技术、深度学习技术等领域的应用水平，具有一定的学术研究价值。