
论文摘要
据交通部门统计,近年来,我国道路交通事故一直高居不下。不仅带来巨大的经济损失,而且给人民带来精神上的伤害,死亡人数也是世界上最多的国家。引起交通事故发生的原因很多,驾驶员疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。如果在驾驶员疲劳初期能给适当的警告,将会大大降低事故发生的概率。因此,如何有效的监测和防止驾驶员疲劳驾驶,对于降低交通事故及人员死亡率有着十分重要的现实意义。结合本课题研究背景及国内外研究现状,本文设计了一个基于红外差频和多特征的嵌入式驾驶疲劳实时监测系统。该系统体积小、便于安装,可以满足全天候、实时监测的要求。本文的具体工作如下:(1)从生理学角度分析了驾驶疲劳产生的原因;从行为学的角度分析了驾驶员的疲劳驾驶的行为过程。分析了包括生理、行为、视觉等多种进行疲劳检测的方法。重点研究了本文采用的基于视频图像处理提取个体特征进行疲劳检测的方法。(2)提出了红外下差分图像与图像处理相结合的瞳孔定位算法。在不同的红外光下对奇、偶帧图像进行差分,差分后对图像进行平滑滤波,然后选择合适的阈值二值化分割图像,最后提取眼睛瞳孔。该方法定位眼睛快速、准确。(3)提出了应用模板匹配直接提取眼睛张开状态的方法,通过模板匹配直接提取眼睛的闭合状态。传统的方法是先提取眼睛的特征再提取眼睛的状态,本方法通过模板匹配直接提取眼睛的状态,相比传统的方法,速度有一定的提高。(4)运用模板更新和Kalman滤波器相结合的方法对提取到的特征进行跟踪。通过模板更新可提高匹配的准确度,通过Kalman滤波器进行预测提高了跟踪的速度。(5)提出了PERCLOS值大小、点头频率、哈欠的次数与长短三个方面进行疲劳状态判断。该方法综合多个特征对疲劳状态进行判断,提高了判断的准确度。
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摘要ABSTRACT第一章 绪论1.1 课题背景及意义1.2 疲劳检测的研究现状1.2.1 国外研究现状1.2.2 国内研究现状1.3 论文的研究流程与组织结构1.3.1 论文研究流程1.3.2 论文组织结构第二章 驾驶员疲劳产生的原因和检测方法2.1 疲劳的概念2.2 驾驶疲劳的原因2 2.1 驾驶疲劳的生理学分析2.2.2 驾驶疲劳的行为学机理2.3 驾驶员的疲劳检测的方法2.3.1 EEG和头部位置传感器测量疲劳/瞌睡的方法2.3.2 监视方向盘运动或汽车驾驶方向的方法2.3.3 通过视频图像处理检测个体特征进行疲劳检测的方法2.4 本章小结第三章 图像的采集和眼睛的定位3.1 图像采集3.2 眼睛的查找与定位3.2.1 红外下差分图像3.2.2 平滑滤波3.3 本章小结第四章 特征的提取和跟踪4.1 眼睛特征的提取和状态检测方法概述4.1.1 眼睛特征的提取方法概述4.1.1.1 基于灰度及灰度级变化的特征4.1.1.2 动态形状模型4.1.1.3 基于可变形模板的特征提取4.1.2 常用的眼睛状态检测方法概述4.2 改进的模板匹配进行眼睛状态检测4.2.1 模板匹配法概述4.2.2 模板匹配的基本原理4.2.3 改进的模板匹配算法进行眼睛状态提取4.2.4 实验过程及结果4.3 嘴部和头部的特征的提取4.3.1 嘴部运动特征的提取4.3.1.1 嘴部运动与疲劳发生4.3.1.2 哈欠识别4.3.2 头部运动特征的提取与疲劳发生4.4 特征的跟踪4.4.1 Kalman滤波器的基础知识4.4.2 Kalman滤波器参数定义及说明4.4.3 跟踪过程及性能分析比较第五章 软、硬件开发设计平台5.1 系统硬件平台5.1.1 视频图像采集和输入模块5.1.2 图像存储模块5.1.3 图像处理模块5.1.4 视频显示模块5.1.5 报警模块5.2 系统软件开发平台5.2.1 基于C6000的软件开发流程5.2.2 C6000程序编译调试平台5.3 小结第六章 基于DSP的驾驶疲劳监测系统实现6.1 驾驶疲劳监测实验系统的组成6.2 驾驶疲劳监测实验系统实现6.3 驾驶疲劳检测结果及分析第七章 总结与展望7.1 论文主要工作和结论7.2 后续工作的展望致谢参考文献作者在攻读硕士学位期间发表/录用学术论文
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标签:驾驶疲劳监测论文; 红外差频论文; 多特征论文;