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随着科技与经济地快速发展,汽车也被越来越多的人所拥有。虽然汽车的普及能够极大地提高人们的生活质量水平,但是其带来的交通安全问题也日益严峻,对人们的生命财产安全产生了极大的威胁。而疲劳驾驶又是造成交通安全问题主要因素之一。因此,对疲劳驾驶检测技术的研究,有助于提高行车安全,从而有助于保护人们的生命财产安全。本文以STM32F207VCT6为处理芯片,OV9655图像传感器为图像输入设备,设计了一套成本低廉的防瞌睡与疲劳驾驶检测系统。此系统通过对驾驶员眼睛状态进行分析,判断驾驶员是否疲劳,并在疲劳状态时发出警报。实验表明,该系统在实时性、准确性和可靠性方面都有一定保证。本文以眼睛闭合时间占特定时间百分比(Percentage of Eyelid Closure over the Pupil Overtime,PERCLOS)为依据,判断驾驶员是否处于疲劳状态。本文主要研究内容涉及到了三个关键的图像处理算法:第一个是人脸检测算法,针对传统图像投影法容易受到环境干扰的不足,所以,利用边缘检测原理以及人脸的先验知识对传统图像投影法进行改进,增强了其抗干扰的能力,使得结果更为准确、实时、可靠;第二个是人眼定位算法,利用人脸先验知识对传统图像投影法进行改进,获得更为准确的粗定位结果,再利用形态学原理,取得眼睛连通区域,从而实现眼睛精确定位;第三个是眼睛状态识别算法,由于眼睛睁开时,眼睛宽度和高度相差不大,当眼睛闭合时,眼睛宽度会远大于高度,所以,依据眼睛宽高比,提出了一种判断眼睛睁闭状态的办法。最后,利用循环队列记录一段时间的眼睛状态,并以此计算PERCLOS值,判断驾驶员是否疲劳。实验证明本文所设计的算法,具有良好的准确性、可靠性和实时性。