【摘 要】
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社会经济的快速发展带来了全世界范围内的汽车保有量的迅速增加,同时伴随而来的还有不断增加的道路交通事故。让各国苦恼的就是在这些交通事故中,恶性交通事故发生率总是居高
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社会经济的快速发展带来了全世界范围内的汽车保有量的迅速增加,同时伴随而来的还有不断增加的道路交通事故。让各国苦恼的就是在这些交通事故中,恶性交通事故发生率总是居高不下,其中,疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要因素。在我国每年近9万起事故都是因为驾驶员的疲劳驾驶所引发的。关注和治理驾驶疲劳已经成为社会普遍关注的一个问题。根据这种情况,本文基于面部子空间特征,设计了一个可以实时观察驾驶员是否疲劳驾车的系统。通过机器视觉人脸识别,对驾驶员进行脸部识别,通过得到的图像提取眼部变化的疲劳特征参数PERCLOS、AECS,进行疲劳分析,再经过一系列的算法,如PCNN神经网络算法以及模糊算法和遗传算法三者的融合技术应用到对疲劳驾驶状态进行检测与预警中,在实时监测中得到良好效果。本文以MATLAB语言为基础,LABVIEW开发操作平台为辅助进行仿真,建立图像采集处理系统,实现实时监测,在驾驶员疲劳时及时发出预警信号。
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