司机疲劳驾驶检测系统设计.doc

司机疲劳驾驶检测系统设计 摘要：随着社会经济的发展，商用长途运输车越来越多，司机为了追求经济效益，经常罔顾交通法的规定疲劳驾驶，而一些私家车也因为各种各样的原因经常铤而走险疲劳驾驶，酿成很多人间惨剧。为了减少减轻司机的精神压力并对疲劳及时提示预警，本论文以计算机视觉技术为主体，设计实用操作简单的疲劳驾驶检测系统，辅助驾驶员安全驾驶。 司机疲劳驾驶实时检测系统在实际应用中有很重要的意义。设计了一个利用图像分析的方法，通过测量PERCLOS指标值来进行疲劳判断的该类系统。系统首先对图像进行预处理，然后采用基于YCbCr颜色空间肤色模型进行人脸粗定位，根据人脸特征，逐次进行人眼区域缩小；最后通过对边缘信息进行先验知识结合积分投影的方法进行人眼定位和闭合度测量。考虑到视频图像序列帧与帧之间的相关性，采用线性运动预测的方法对人眼进行跟踪，减少了系统的运算量。实验结果表明系统能实时、准确地反映司机的疲劳状态。 关键词：疲劳驾驶 人脸检测??肤色检测 交通安全?疲劳判断 1.疲劳驾驶检测系统研究背景与意义 2.疲劳驾驶检测系统研究与实现 2.1国内外疲劳驾驶检测系统研究现状 2.1.1国外疲劳驾驶检测系统的研究成果 2.1.2国内疲劳驾驶检测系统的研究现状 2.2疲劳驾驶检测系统浅析 2.3驾驶员疲劳检测系统的研究 2.3.1人脸检测 2.3.2人眼定位 2.3.3疲劳程度的综合判定 3.基于人脸特征的列车司机疲劳驾驶检测与识别系统研究 3.1研究内容及目标 3.1.1基于人脸特征的疲劳驾驶检测与识别算法开发 3.1.2疲劳驾驶检测与识别算法OSP移植 3.2基于Adaboost算法的人脸检测 3.2.1人脸检测技术概述 3.2.2Adaboost人脸检测算法 3.3基于Adaboost算法的人脸检测软件实现 3.3.1.样本训练过程 3.3.2人脸检测程序 3.4人眼检测与人眼状态分析算法 3.4.1基于Adaboost的人眼检测算法 3.4.2人眼级联分类器效果分析 3.4.3人眼状态分析算法 4.基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型 4.1基于贝叶斯网络模型的驾驶疲劳程度识别 4.2驾驶疲劳程度识别模型 4.2.1驾驶疲劳贝叶斯网络结构 4.2.2贝叶斯网络条件概率表的确定 4.2.3驾驶疲劳程度贝叶斯网络识别模型 4.3模型有效性验证 5.基于FPGA的疲劳驾驶检测系统设计 5.1疲劳驾驶检测系统总体设计方案 5.1.1系统红外光源原理 5.1.2系统总体设计 5.2系统硬件设计与实现 5.2.1系统硬件总体架构 5.2.2图像采集电路设计 5.2.3主控板设计 5.2.4辅助电路设计 5.2.5系统硬件电路的物理测试 6.基于 NiosII 多核驾驶疲劳检测系统设计 6.1系统介绍 6.2系统关键模块设计 6.2.1图像采集模块设计 6.2.2图像处理算法 6.2.3图像处理算法硬件加速的实现 6.2.4数据存储模块设计 7.疲劳驾驶预警系统的研究进展 7.1预警系统的组成及工作原理 7.2典型的疲劳驾驶预警系统 7.3疲劳驾驶预警系统比较 7.4发展趋势 8.新型多功能驾驶员状态监测系统设计 8.1无线脑电信号采集和分析 8.1.1情绪预警 8.1.2疲劳监测 8.1.3突发疾病监测 8.2酒精监测 9.多源信息融合在驾驶疲劳检测中的应用 9.1驾驶疲劳特征 9.1.1PERCLOS值的计算 9.1.2行驶方向改变与驾驶员反应不一致情况 9.1.3方向盘动作状态 9.1.4连续驾驶时间 9.1.5实际时间参数 9.2模糊神经网络疲劳识别 9.2.1疲劳度量化 9.3智能控制技术在汽车疲劳驾驶监控中的应用研究 9.3.1硬件描述 结束语 参考文献 1.研究背景与意义 驾驶疲劳川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、打磕睡、驾驶操作失误或完全丧失驾驶能力。美国印第安那大学对交通事故原因的调查研究发现85%的事故与驾驶员有关，车辆和环境因素只占15%。驾驶员在事故发生前一瞬间的行为和故障直接导致了事故的发生，这些行为包括知觉的延迟、对环境的决策错误、对危险情况的处理不当等。在所有的驾驶员错误中，最常见的是知觉延迟和决策错误，这些错误会产生注意力不集中、反映迟钝、操作不当等，产生这些错误的根本原因就是驾驶疲劳。 随着我国生活水平的提高，人们的衣食住行等方面有了很大的改善，在交通方面更是有了质的飞跃。四通八达的道路、便捷的交通工具大大地缩短了人与人的距离，其中汽车保有量更是与日俱增，一个家庭拥有两辆以上的小车已经不是什么新鲜的事情。但是，汽车在带给人们方便的同时，随之而来的交通事故也源源不断。据统计，我国交通事故死亡人数己连续10