基于计算机视觉的机车乘务员驾驶疲劳监测研究

论文摘要

安全是铁路运输的生命线。在危害机车安全运行的各种因素中,乘务员的驾驶疲劳是一个重要因素。因此,研究车载的机车乘务员驾驶疲劳实时监测系统,能够有效地提高机车运行的安全性。本文的主要研究工作围绕两个方面进行:一、利用计算机视觉方法,研究针对机车乘务员的驾驶疲劳检测算法;二、根据算法处理和实际应用的要求,搭建机车乘务员的驾驶疲劳监测系统。本文具体的研究内容为:首先,分析了机车乘务员驾驶过程的行为模式,结合机车乘务员的工作特点以及国内关于乘务员驾驶疲劳的相关调查,研究了驾驶疲劳产生的机理,从而为科学地认识机车驾驶疲劳提供理论支撑。分析和归纳了各种驾驶疲劳检测方法,并选择非接触式、被动计算机视觉的方法用于机车驾驶疲劳检测,形成了系统的设计方案。其次,针对机车驾驶的特点,提出了基于PERCLOS的疲劳检测算法。该算法分为人脸检测、眼睛定位和提取疲劳特征计算PERCLOS三个步骤。针对人脸检测,利用肤色在YCbCr颜色空间的聚类特性,分割人脸图像中的肤色区域,然后运用数学形态学开运算增强人脸区域,再根据面部的几何特征检测人脸。针对眼睛定位,提出了一种基于面具的积分投影方法,该方法利用眼睛的灰度和边缘特征在面部器官中突出的特点,以积分投影方法为基础,通过在积分投影前引入“面具”,成功地排除刘海、鬓角、衣领以及帽子等对眼睛定位的干扰。算法提取眼睛瞳孔的闭合度作为PERCLOS评测乘务员是否疲劳的依据。最后,采用TMS230DM 6437作为核心处理器,搭建了机车乘务员的驾驶疲劳监测系统。监测系统划分为图像采集、图像处理、扩展存储、语音提醒以及电源管理等五个功能模块。图像采集模块采集乘务员的人脸图像,并将采集的模拟图像信号转换成TMS230DM 6437支持的格式。图像处理模块对数字图像信号完成疲劳检测算法。检测的结果由RS485串口输出。如果系统检测到驾驶疲劳,可以通过语音提醒模块警醒乘务员,确保机车驾驶安全。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景与意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 驾驶疲劳检测方法的分析和归纳
• 1.2.2 各种方法的研究进展
• 1.3 论文的主要工作
• 1.4 论文的组织结构
• 第二章 机车驾驶疲劳的研究及系统设计
• 2.1 机车乘务员驾驶疲劳分析
• 2.1.1 机车驾驶的行为模型
• 2.1.2 机车驾驶疲劳产生的机理
• 2.1.3 机车驾驶疲劳导致的危害
• 2.2 系统设计
• 2.2.1 需求分析
• 2.2.2 机车驾驶疲劳检测的方法
• 2.2.3 方案设计
• 2.3 本章小结
• 第三章 驾驶疲劳检测算法
• 3.1 算法的步骤及原理
• 3.2 人脸检测
• 3.2.1 人脸检测的常用方法
• 3.2.2 基于肤色特征检测人脸的过程
• 3.2.3 色彩空间的选择
• 3.2.4 基于CbCr 的肤色分割
• 3.2.5 利用数学形态学增强人脸区域
• 3.2.6 根据几何特征定位人脸
• 3.3 眼睛定位
• 3.3.1 人眼定位的经典方法
• 3.3.2 图像预处理
• 3.3.3 面具的提出及实现
• 3.3.4 积分投影定位眼睛
• 3.3.5 眼睛定位的实验
• 3.4 提取疲劳特征计算PERCLOS
• 3.5 本章小结
• 第四章 机车驾驶疲劳监测系统的硬件实现
• 4.1 TMS320DM6437 的性能分析
• 4.2 基于TMS320DM6437 的系统硬件方案
• 4.2.1 摄像头
• 4.2.2 集成电路板
• 4.2.3 系统的工作过程
• 4.3 系统的硬件平台设计
• 4.3.1 开发板分析
• 4.3.2 外围设备
• 4.3.3 开发板与外围设备的连接
• 4.4 系统的集成
• 4.4.1 集成开发环境CCS
• 4.4.2 系统的硬件测试
• 4.4.3 算法的移植及系统的仿真
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 本文工作总结
• 5.2 未来工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果