基于双核DSP的列车司机驾驶疲劳检测系统研究

论文摘要

列车运行安全,是铁路运输安全中最重要、最核心的部分。特别是目前我国重载列车和高速列车的发展,对机车的安全运行提出了更高的要求。驾驶疲劳是引起行车安全事故的主要原因之一,如何有效地监测和防止驾驶员疲劳驾驶,对于减少列车安全事故及人员伤亡,有着十分重要的现实意义。首先分析列车司机驾驶疲劳产生的原因和几种检测方法,选用基于机器视觉的疲劳驾驶检测方法。根据疲劳的生理特征与疲劳的相关性,采用PERCLOS（Percent eye closure）作为判定疲劳程度的依据,以实时地检测列车司机驾驶疲劳。提出了列车驾驶疲劳检测系统的总体方案。设计了一套完整的列车司机驾驶疲劳检测算法。采用高斯分布模型进行人脸定位;提出了一种使用加权混合投影函数来进行眼睛定位的改进混合投影函数法,该方法可以根据具体情况决定投影函数的权值,使眼睛定位更加准确;在求得的人眼区域内通过可变形模板来检测和跟踪人眼的轮廓。提出了一种先采用SUSAN算子提取眼角,再用可变形模板对眼睑进行匹配的方法,提高了可变形模板能量函数收敛速度和匹配准确度;最后通过持续计算PERCLOS值来判断列车司机的疲劳程度。构建了基于双核DSP（Digital signal processor）的列车司机驾驶疲劳检测系统平台,给出了系统的实现和优化技术。该系统采用CCD摄像头采集列车司机的正面图像,经解码芯片转换为数字视频数据,在ADSP-BF561内进行驾驶疲劳检测,对疲劳给予提示并将结果发送到列车调度中心。实验分析表明,本系统能较准确地提取人眼特征、检测眼睛的闭合程度,从而有效地检测列车司机疲劳程度。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究状况
• 1.2.2 国内研究状况
• 1.3 本文主要研究的内容
• 1.4 论文组织结构
• 第二章 列车司机疲劳驾驶产生机理及检测系统方案
• 2.1 列车司机驾驶疲劳的产生机理
• 2.1.1 列车司机驾驶疲劳产生的机理分析
• 2.1.2 列车司机驾驶疲劳分类
• 2.2 列车司机驾驶疲劳的检测系统方案
• 2.2.1 列车司机驾驶疲劳检测系统设计目标
• 2.2.2 列车司机驾驶疲劳检测方法选择
• 2.2.3 列车司机驾驶疲劳的检测系统硬件方案
• 2.3 本章小节
• 第三章 列车司机驾驶疲劳特征提取及检测
• 3.1 基于高斯分布模型的人脸检测与定位
• 3.1.1 人脸检测方法概述
• 3.1.2 色彩空间的选取
• 3.1.3 人脸肤色模型
• 3.1.4 高斯肤色模型的建立
• 3.1.5 人脸检测的步骤
• 3.2 改进混合投影法定位人眼
• 3.2.1 积分投影与方差投影
• 3.2.2 混合投影函数
• 3.2.3 基于人眼的改进混合投影法
• 3.2.4 人眼定位算法步骤
• 3.3 基于可变形模板方法的人眼特征提取
• 3.3.1 人眼可变形模板
• 3.3.2 基于SUSAN算子的眼角提取
• 3.3.3 基于可变形模板的眼睑检测
• 3.3.4 可变形模板的匹配过程
• 3.4 基于PERCLOS的驾驶疲劳检测
• 3.4.1 PERCLOS方法原理
• 3.4.2 基于PERCLOS的疲劳检测
• 3.4.3 列车司机驾驶疲劳检测及处理流程
• 3.5 本章小节
• 第四章 基于双核DSP的驾驶疲劳检测系统实现
• 4.1 疲劳驾驶检测系统构成
• 4.1.1 疲劳驾驶检测系统框架
• 4.1.2 双核DSP核心处理单元
• 4.1.3 视频图像采集模块
• 4.1.4 三级外部数据存储器扩展
• 4.2 疲劳检测系统资源分配
• 4.2.1 多级存储空间管理与分配
• 4.2.2 系统数据DMA传输
• 4.2.3 非对称的双核协作模式
• 4.3 系统软件实现与优化
• 4.3.1 系统开发环境与流程管理机制
• 4.3.2 驾驶疲劳检测系统软件实现
• 4.3.3 系统软件优化
• 4.4 系统实验与分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结和展望
• 5.1 论文主要工作和结论
• 5.2 后续工作的展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间的论文情况和科研情况