疲劳驾驶预警系统应用研究

发布时间：2020-08-15 13:18

【摘要】：经济的快速发展促进了汽车数量的急剧增加,汽车为人们日常生活带来极大的便利,因为人为因素也造成了一系列的交通问题,交通事故发生的主要因素之一就是司机的疲劳驾驶,因而研究一种能够在汽车上使用的疲劳驾驶预警装置对于减少交通事故的发生有极为重要的意义。目前市场上的疲劳驾驶预警系统应用并不普遍,主要原因是很难实现高识别准确率与低成本之间的平衡。本课题基于以上考虑,设计了高识别率、低成本的疲劳驾驶预警系统方案,并将其利用工程方法加以实现。首先,选用最适合实际应用的结合Haar特征的AdaBoost算法对人脸图像进行人脸定位,利用Camshift算法与AdaBoost算法结合的方式提高人脸定位的实时性。然后利用结合Haar特征的AdaBoost算法在人脸上半区域进行人眼定位,针对投影法识别闭合人眼准确度低的情况,本课题将椭圆拟合与投影法相结合,提高了闭合人眼状态识别的识别率。并利用PERCLOS算法对人眼的疲劳程序进行判定。其次,本课题设计了FPGA硬件采集卡电路,经过电路的原理设计、工业制板、电路调试流程,实现了AM5728与Camera Link相机的硬件互连,为AM5728平台采集高清Camera Link相机的视频信号提供了保障。本课题研究了基于UAC协议的USB摄像头视频采集系统,便于此疲劳驾驶预警系统应用于更多的场合。最后,将疲劳驾驶预警系统的图像算法移植于AM5728平台,并对算法进行实时性和识别准确率的优化,本课题提供了一套高准确率、低成本的疲劳驾驶预警系统研究方法。
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U463.6
【图文】：

色彩空间,基本颜色,颜色,颜色空间

表示此种颜色。不同的颜色以相互转换，下面介绍本课彩色颜色空间是 RGB 色彩模种基本颜色，此三种基本颜C (c) R(r) G(g) (0,0,1)

格式,滤镜,像素点

1.000 0.000 1.4021.000 -0.344 -0.7141.000 1.772 0.000R YG CbB Cr 一个像素一般都是由红、绿、蓝三种颜色构获取此三种颜色的量化值，对于像素点颜色，对于 RGB 格式的一个像素点而言就需要用困难，不适合批量生产。的 Camera Link 相机是 JAI-GO-5000C，其输er 格式的每个像素点所对应的滤镜只有一个，因而绿色滤镜的总数占总的滤镜的二分之一，程序中将 Bayer 格式进行色彩还原时，此像素值共同构成此像素点的 RGB 值。将 Bayer 格值算法。

灰度化

图 2.6 灰度化Fig.2.6 Grayscale像滤波少孤立噪声点对图像处理结果的影响，本课题利用图像滤理，减少噪声点对图像的干扰。最常见的图像滤波算法有种，均值滤波是指用卷积算子计算该点领域的灰度平均值均值滤波算法简单，计算速度很快，然而均值滤波对图像不选用此种算子作为图像滤波方法。中值滤波相比较于均很好的边界保存效果，并且中值滤波对脉冲噪声的处理性用中值滤波算法作为图像滤波的手段。波方法是选择当前的像素点，然后确定一个模板，此模板像素组成。将模板内的像素进行排序，然后用排序后的模点。定义权系数模板为：1 1 1

【参考文献】