基于人脸检测的疲劳驾驶分析-信息与通信工程专业论文.docxVIP

万方数据 万方数据 A Dissertation Submitted for the Degree of Master Detection of fatigue driving based on face detection By Wang Lei Hefei University of Technology Hefei, Anhui, P.R.China April, 2014 合肥工业大学 本论文经答辩委员会全体委员审查，确认符合合肥 工业大学硕士学位论文质量要求。 :Zi彼 委员: \宇)马价宁私示 :EJF 钦役叮中咛 导师: 二字 辽东战 50 致谢 致 谢 值此学位论文完成之际，谨向曾教导我的师长、鼓励我的前辈、帮助我的同 学和朋友、默默支持我的亲人，表达我最诚挚的谢意! 三年前我十分荣幸地成为合肥工业大学计算机与信息学院 DSP 实验室这个 优秀集体的一员。谢谢老师给了我这个机会，让我重新去感受大学，重新去寻找 科学。也谢谢老师给了我许多许多的锻炼机会，让我从项目中学习、提高。师长 们身体力行，为我们树立了工作、学习的楷模。 尊师蒋建国教授一丝不苟的治学态度、渊博的知识、谦虚和蔼的处世态度深 深地刻入我心!身为学院的负责人，蒋老师身上肩负着沉重的行政业务。老师的 工作如此的繁忙，可是忘不了周末的实验室例会，更忘不了时常到实验室给我们 送上一些指导、一些慰问!老师您辛苦了! 两年多来，齐美彬老师几乎每天都与我们共呼吸于同一片天地。齐老师细致 而又耐心的教导让学生我受用终生，齐老师手把手带着我们做项目，让我们可以 零距离与老师交流。 还有詹曙老师，在我图像处理专业学习与研究过程中，给予了我很多的指导 和帮助。詹曙老师渊博的理论知识、严谨的治学态度使我受益匪浅。 感谢实验室的同学：牛杰杰、王仕海、余登超、金玉龙、周天凤、闫自庚等 同学，三年来我们相互交流、取长补短共同完成了多个项目；感谢王涛、耿彪、 张敏、潘燕等师兄师姐们，在我学习和生活中给了我莫大的帮助；感谢尹海宁、 牛坡礼、郑文一等其他实验室同学，我们在生活上情同手足，在学习上互相帮助， 共同营造了良好的学习生活氛围，谢谢你们! 最后，我要将这份感恩的心献给我的父母家人，尽管我知道这么说还远远不 够。你们无尽的宽容与支持是我人生最温暖的港湾，使我克服重重困难完成了学 业。 弹指一挥间，三年过去了，我将带着我的理想、带着师长的期许、带着父母 的期待奔赴工作岗位。 作者：王雷 2014 年 4 月 10 日 I 摘要 摘 要 随着社会经济的发展，机动车辆与日俱增，由于驾驶疲劳而引发的交通安 全问题越来越受到人们的关注。据交通部门的统计，我国是道路交通事故死亡人 数最高的国家，连续数年一直居世界第一位。疲劳驾驶及相关的因素是造成交通 事故的主要原因之一。因此研究有效的方法检测驾驶员的疲劳状态是非常必要和 有意义的。尽管目前已有一些简单的驾驶疲劳的检测方法，但是具有车载的、非 接触式的、实时的驾驶疲劳监测方法至今在国内尚未得到很好的解决。 为了保证疲劳驾驶检测系统的实时性和可靠性，结合目前最有效疲劳检测 方法 PERCLOS，本文设计了基于人脸检测的疲劳驾驶检测系统，主要完成了以 下工作： (1) 驾驶员驾驶过程中受到光照、角度、运动状态等因素的影响，传统的人 脸及眼睛检测技术误码率较高，而混合复杂的检测技术实时性较差。针对该问题， 本文提出一种适用于驾驶员的人脸检测和眼睛的快速定位跟踪算法，该方法由粗 到细，综合运用基于 OpenCV 的人脸识别、改进型灰度积分投影、Susan 算子角 点提取以及 Kalman 滤波跟踪等技术，完成了对驾驶员眼睛的快速定位跟踪。 (2) 分析当前基于 PERCLOS 检测疲劳的有关方法，结合 PERCLOS 原理， 提出基于眼部区域黑色像素百分比的疲劳检测方法，较现有方法实时性和准确性 都有所提高。 (3) 通过现场模拟与实时检测相结合的方式对该系统进行全面的分析，考虑 到疲劳驾驶系统的实用性，简单介绍基于 DSP 的疲劳驾驶检测系统，并提出下 一步需要继续研究和解决的问题。 关键词 ：人脸检测；眼睛定位；疲劳驾驶；Kalman 跟踪；PERCLOS II AB ABSTRACT With the development of society,motor vehicles increase quickly．Motor driver fatigue is increasingly reported as a problem concerning the road traffic safety．According to the transport sector statistics，our country is the fnst tha