基于模型的驾驶员眼睛状态识别

发布时间：2017-09-12 15:26

  本文关键词：基于模型的驾驶员眼睛状态识别

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【摘要】：采用机器视觉来检测驾驶员眼睛状态对判别驾驶员疲劳具有重要意义,现有机器视觉采集系统中眼睛状态识别常用虹膜特征来衡量,针对虹膜信息缺失或者改变都会导致眼睛状态误检且准确性和实时性不能兼顾的问题,在分析机器视觉系统和人眼状态的基础上,以兼顾识别算法的实时性和准确性为目标,利用机器视觉系统成像带来的更好区分眼睛状态的非虹膜特征,提出了基于融合模型的改进型人眼状态识别方法,进一步搭建了嵌入式平台并进行了算法识别的对比实验。结果表明非虹膜特征的融合检测算法提高了人眼的睁闭眼识别的区分度,与模板匹配法相比,眼睛状态识别的准确性提高15%,耗时也减少了约1/3。
【作者单位】： 重庆邮电大学汽车电子与嵌入式系统研究中心;
【关键词】： 驾驶员 机器视觉 眼睛状态 融合模型 嵌入式平台
【基金】：国家自然科学基金(11372366) 重庆市杰出青年基金(cstc2014jcyjjq40004) 重庆市高校优秀人才和重庆高校优秀成果转化(KJZH14207)项目资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言 在交通事故中,因驾驶员疲劳瞌睡而产生的事故,占人身伤害事故的14.9% ,占死亡事故的20.6% [1],由此可见,对驾驶员进行疲劳检测很有必要。在驾驶员的疲劳检测中,非接触式的机器视觉检测是一种有效的方法。这种检测方法是采用面部信息来判断驾驶员的疲劳程度,其中一段时

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本文编号：838016