基于视觉识别的疲劳驾驶检测系统的设计

发布时间：2017-11-16 19:14

  本文关键词：基于视觉识别的疲劳驾驶检测系统的设计

  更多相关文章： 疲劳检测 视觉识别 LBP AdaBoost 嵌入式系统

【摘要】：根据对交通事故的统计报告分析可知,由于疲劳驾驶引起的交通事故是导致人员伤亡的最主要原因。如何有效的对疲劳驾驶进行检测已经引起人们的高度关注。本文以计算机视觉技术与图像处理技术相结合为核心,设计出一套基于视觉识别的驾驶员疲劳驾驶检测系统。以往研究人员对疲劳驾驶的检测都是集中在驾驶员白天驾驶车辆的单一条件下,没有考虑到驾驶员在光线较强时佩戴太阳镜以及在夜晚情况下驾驶车辆出现疲劳的情况。从而造成疲劳驾驶检测系统不能实现复杂条件下、全天候的检测。针对这个问题提出了基于改进的LBP(Local Binary Pattern)特征构建视觉多通道人眼分类器。由于主流的几个人脸数据库不能满足本系统训练分类器的要求,为此提出了专一化人脸数据库的概念,拍摄并制作了多姿态多场景近红外人脸数据库(Multi-Pose and Multi-Scene NIR Face Database, MPMS NIR Face Database)。使用AdaBoost算法训练人眼级联强分类器,同时对传统的LBP特征进行了改进,一是增大了人脸样本库,二是在训练过程中限制样本权重。最后驾驶员的驾驶状态判断采用了PERCLOS准则。完成算法部分的设计和实验测试后,疲劳驾驶检测算法成功移植在基于ARM和Cortex-A9处理器的集成视觉感知的物联网应用开发平台XC-7600上。主要工作有在平台上Linux系统的引导和内核移植以及Qt、Opencv等软件的安装。实验结果显示算法在开发平台上运行良好,在疲劳驾驶检测正确性、实时性以及系统鲁棒性方面达到了预期的设计目标。解决了以往驾驶员佩戴太阳镜和夜晚状态下疲劳驾驶无法检测的问题。
【学位授予单位】：福建师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.6;TP391.41

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本文编号：1193389