基于高斯眼白模型的疲劳驾驶检测

发布时间：2017-09-17 00:23

  本文关键词：基于高斯眼白模型的疲劳驾驶检测

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【摘要】：目的为解决疲劳驾驶检测中人眼状态识别的难点,提出一种基于眼白分割的疲劳检测方法。方法首先对获取图像进行人脸检测,利用眼白在Cb-Cr上良好的聚类性,基于YCb Cr颜色空间建立高斯眼白分割模型;然后在人脸区域图像内做眼白分割,计算眼白面积;最后将眼白面积作为人眼开度指标,结合PERCLOS(percentage of eyelid closure over the pupil over time)判定人的疲劳状态。结果选取10个短视频进行采帧分析,实验结果表明,高斯眼白分割模型能有效分离眼白,并识别人眼开合状态,准确率可达96.77%。结论在良好光线条件下,本文方法能取得不错的分割效果;本文所提出的以眼白面积作为判定人眼开度的指标,能准确地判定人的疲劳状态。实验结果证明了该方法的有效性,值得今后做更深入的研究。
【作者单位】： 南京工程学院自动化学院;
【关键词】： 疲劳驾驶 人脸检测 眼白特征 YCbCr 高斯模型 PERCLOS(percentage of eyelid closure over the pupil over time)
【基金】：国家自然科学基金项目(61104085) 江苏省自然科学基金项目(BK20151463) 江苏省大学生科技创新项目(201511276014Z)~~
【分类号】：U463.6;TP391.41
【正文快照】： 0 引言 疲劳驾驶是造成交通事故发生的重要原因之一。Klauer等研究发现,疲劳驾驶引发交通事故的概率是正常驾驶的46倍[1],每年由疲劳驾驶而引起的交通事故占事故总数的20%左右,占特大交通事故的40%以上[2]。疲劳检测的研究近年来呈上升趋势,目前疲劳检测的手段包括:基于驾驶

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本文编号：866180