基于面部特征跟踪识别的夜间疲劳驾驶检测方法研究

发布时间：2024-03-02 17:33

　　交通事故数多年来持续不下,造成了社会生产与人民生活的巨大损失。驾驶人疲劳驾驶行为是引起该情况的重要原因之一。人体疲劳产生的原因复杂,产生的时间不确定,难以通过政策法规对该行为进行规避。因此寻找一种基于主动安全技术的疲劳检测方法具有重要的意义。目前,主动安全技术是智能交通中一项前沿研究内容。本文研究针对疲劳驾驶检测的主动安全技术,采用机器视觉感知的方式,对夜间疲劳多发时间段的驾驶人面部特征进行分析,进而实现夜间驾驶人疲劳检测。基于机器视觉感知的夜间疲劳驾驶检测首先需要对人脸进行识别,然后在已识别的人脸中提取相关的面部特征,并持续跟踪,最后根据这些特征对驾驶人的疲劳状态进行判别。论文主要研究内容如下:(1)基于Gentle AdaBoost算法与标准化像素差(Normalized Pixel Difference,NPD)特征的改进Viola-Jones人脸识别方法。在Viola-Jones人脸识别框架的基础上结合多姿态人脸识别的要求,将AdaBoost算法与Haar-like矩形特征替换,引入了Gentle AdaBoost算法与NPD特征,形成新的Viola-Jones人脸识别方法。改...

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1交通事故死亡率（单位：十万分之一）

图1-1交通事故死亡率（单位：十万分之一）为更好地预防交通事故，国家科学技术部、公安部、交通部组织实施了“国家道路交通安全科技行动计划（二期）”。其中课题三之专题二名为“重点驾驶人交通行为分析技术及系统开发”。该专题的子任务包括：（1）驾驶人行为特征提取与分析技术研究；（2）....

图1-2生理参数采集设备演变

号并结合自动回归模型分析疲劳的变化；Wu等人利用ocardiograph,ECG）信号配合核主成分分析法对不同的样本进行疲劳状态和非疲劳状态；邱健等人[7]根据人在疲劳与清醒时刻同，基于快速离散傅氏变换算法（FastFourierTransformation,行脉搏频谱分析....

图1-4人体面部器官分布

美国联邦高速公路管理局公布的根据人RCLOS（PercentageofEyelidClosureoverth了理论依据，并推动了其后续发展。因不与的特点使得该方法成为了近年来的研究热点步骤如图1-3所示，根据所采用方法的不同机器学习的方法三类。识别面部特征定位疲劳特....

图2-4Haar-like特征的匹配

10iiiωArea=×=于一个3-矩形特征，通常取权重为1ω=1，2ω=2，112233ω×Area+ω×Area+ω×Area=0得到的feature值在人脸和非人脸相同区域之间的差征。在Viola-Jones提出的人脸....

本文编号：3917158