论文摘要
疲劳驾驶是引发交通事故的一个主要原因,对驾驶员疲劳驾驶做出准确、有效的检测和预防,具有重要的社会意义.在研究比较了前人工作的基础上,设计了一种基于机器视觉,图像处理的驾驶员疲劳检测机制.首先将传来的连续帧图像(视频)利用Adaboost算法进行人脸检测,根据人脸"三庭五眼"的分布特征分割出大致的人眼区域.在人眼定位过程中,采用OSTU阈值分割,非线性点运算和积分投影等预处理消除眉毛,并利用模糊综合评价算法对眼睛矩形区域的长宽比、拟合椭圆面积、瞳孔黑色素所占比例这3个影响因子进行分析,判别出眼睛的睁开闭合状态.最后根据PERCLOS原理对驾驶员的疲劳状态做出检测.实验结果表明,所提算法能够准确地判别出眼睛的睁闭状态及对驾驶员的疲劳状态的检测,具有较高的准确性和实用性.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 潘志庚,刘荣飞,张明敏
关键词: 疲劳驾驶,人脸检测,人眼定位,模糊综合评价
来源: 软件学报 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 安全科学与灾害防治,公路与水路运输,汽车工业,计算机软件及计算机应用
单位: 杭州师范大学数字媒体与人机交互研究中心,浙江大学计算机科学与技术学院
基金: 国家重点研发计划(2017YFB1002803),杭州市重大科技创新项目(20182014B02)~~
分类号: TP391.41;U463.6;U492.8
DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005779
页码: 2954-2963
总页数: 10
文件大小: 943K
下载量: 773
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