基于单目摄像头的驾驶员注视区域估计方法
发布时间：2017-06-02 21:22
本文关键词：基于单目摄像头的驾驶员注视区域估计方法，，由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】：据研究表明,大多数的交通事故是由于驾驶员的注意力不集中造成的。同时,视线追踪技术近几年也有飞速发展,特别在对驾驶员注意力和疲劳程度检测方面起到了重要作用,驾驶员注视区域估计已经成为解决交通事故关键点和热点问题。目前,大多数视线追踪方法在实验室环境具有良好的效果,但是由于驾驶员在行驶过程中会遇到光线强烈变化和头部的大幅度转动等一系列复杂场景,大多数视线追踪方法在驾驶员环境下表现较差。并且目前大多数驾驶员注视区域估计方法仅仅采用头部姿态来估计注视区域忽视眼睛转动,结果并不理想。为了解决复杂环境下驾驶员注视区域估计问题,本文提出一种采用头部姿态与视线角度结合估计驾驶员注视区域方法,方法主要包含以下几个部分。(1)获得驾驶员图像后采用面部检测方法找到感兴趣区域。(2)在获得的感兴趣区域采用基于梯度下降的SDM方法提取人脸特征点。(3)通过提取的特征点使用本文优化的POSIT方法求解头部姿态,得到的结果比原始结果更加准确稳定。(4)在利用面部特征点通过正六边形方式限定作为视线检测感兴趣区域,根据梯度信息获得瞳孔中心,通过3D眼球模型估计出视线角度,利用线性SVM方法进行眼睛检测得到视线置信参数。(5)通过视线角度与头部姿态结合方式求出驾驶员注视角度,估计出驾驶员的注视区域。开发完成一个用于验证本文算法的驾驶员注视区域实时检测系统,该系统可以实时检测出驾驶员的驾驶注视区域以及驾驶员面部状态并将实时信息导入到文档中,利用得到的数据对驾驶员驾驶行为进行分析。通过测试结果表明,本文提出的方法能够在驾驶员复杂环境中有着较高的准确率,满足研究需要,为驾驶员辅助系统打下了良好的基础。
【关键词】：注视区域 复杂环境 POSIT 视线 驾驶行为
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-9
- 第1章 绪论9-15
- 1.1 课题的背景及意义9-10
- 1.1.1 研究背景9-10
- 1.1.2 研究意义10
- 1.2 国内外研究现状10-13
- 1.2.1 基于角膜反射的视线追踪10-11
- 1.2.2 基于头部姿态朝向视线追踪11-13
- 1.3 本文研究内容与章节安排13-15
- 1.3.1 研究内容13
- 1.3.2 章节安排13-15
- 第2章 驾驶员注视区域估计相关算法15-23
- 2.1 驾驶员头部姿态方法15-20
- 2.1.1 基于模版匹配方法15
- 2.1.2 基于检测子的方法15-16
- 2.1.3 基于特征回归的方法16-17
- 2.1.4 基于子空间学习的方法17
- 2.1.5 基于局部模型约束的方法17-18
- 2.1.6 基于脸部特征点的几何方法18-20
- 2.2 视线追踪方法20-22
- 2.2.1 侵入式视线追踪方法20
- 2.2.2 非侵入式视线追踪方法20-22
- 2.3 本章小结22-23
- 第3章 驾驶员注视区域估计方法23-54
- 3.1 脸部特征点提取24-32
- 3.1.1 获取感兴趣区域24-27
- 3.1.2 面部特征点提取27-32
- 3.2 基于几何法的头部姿态估计32-45
- 3.2.1 POSIT算法32-38
- 3.2.2 改进的POSIT头部姿态估计算法38-41
- 3.2.3 头部姿态检测结果41-45
- 3.3 驾驶员视线估计方法45-53
- 3.3.1 基于梯度信息的瞳孔中心检测方法45-48
- 3.3.2 视线角度估计48-49
- 3.3.3 戴眼镜情况下眼睛检测49-53
- 3.4 本章小结53-54
- 第4章 驾驶注视区域算法实验及分析54-64
- 4.1 算法验证54-58
- 4.1.1 注视区域估计54-56
- 4.1.2 注视区域频率分析56-58
- 4.2 驾驶行为分析58-60
- 4.3 驾驶员注视区域实时检测系统60-63
- 4.4 本章小结63-64
- 第5章 结论与展望64-66
- 5.1 总结64-65
- 5.2 展望65-66
- 参考文献66-69
- 致谢69
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