基于FPGA的疲劳检测系统设计与实现
发布时间：2021-05-10 07:55
随着经济社会的高速发展,机动车辆已成为人们日常最基本的出行工具,但因机动车辆引发的道路交通安全事故给我国甚至全球造成难以弥补的人员伤亡及巨大经济损失。据国内外道路交通安全事故报告统计显示,因疲劳驾驶造成的道路交通安全事故占全球交通事故总量的25%,并有不断上升的趋势。因此,如何准确有效的检测驾驶员的疲劳状态,已成为国内外相关领域最为迫切的研究课题之一。目前,疲劳驾驶检测的研究大多是基于图像处理与检测算法的研究,基于硬件及系统实现的研究相对较少,由于存在环境、光照、遮挡等因素,严重影响疲劳检测的速度及准确度;同时由于不能对数据进行并行处理,较难满足疲劳检测的实时性要求。本文基于软硬件协同的系统设计思路,构建了一种基于FPGA的非接触式疲劳检测系统架构,结合FPGA强大的并行计算数据能力,植入基于嵌入式处理器的高效图像处理算法及疲劳检测算法,实现疲劳状态的有效检测。最后,在PYNQ-Z2开发平台上证实该系统架构与算法的实时有效性。本文所做的主要工作如下:1.研究并构建基于FPGA硬件可编程逻辑设计的视频采集及显示系统。2.本文分别对人脸检测、人眼检测及疲劳检测的基本理论展开研究,分析对比疲...
【文章来源】：西华师范大学四川省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 选题的国内外动向
1.2.1 疲劳检测技术国内外现状
1.2.2 疲劳检测系统的国内外研究成果
1.2.3 FPGA发展趋势
1.3 本文主要工作
1.4 论文结构安排
第2章 疲劳检测系统整体设计
2.1 疲劳检测系统设计要求
2.2 基于FPGA的疲劳检测系统整体方案设计
2.2.1 系统疲劳评价指标
2.2.2 系统需求分析
2.2.3 软硬件协同设计
2.2.4 系统总体方案设计
2.3 硬件平台介绍
2.3.1 硬件平台的基本特性
2.3.2 OVERLAY介绍
2.4 软件开发环境介绍
2.4.1 Vivado开发套件
2.4.2 Vivadao HLS、Vivadao SDK开发工具
2.5 本章小结
第3章 视频图像采集显示及预处理设计
3.1 视频图像采集显示系统架构
3.2 视频采集模块设计
3.3 视频显示模块式设计
3.3.1 HDMI技术
3.3.2 HDMI时序分析
3.3.3 HDMI显示通道设计
3.4 图像预处理设计
3.4.1 改善图像对比度
3.4.2 高斯滤波
3.4.3 直方图均衡化
3.5 本章小结
第4章 基于YCb Cr空间及Haar-like特征人脸检测定位
4.1 人脸检测方法概述
4.1.1 基于知识规则方法
4.1.2 基于不变特征方法
4.1.3 基于模板匹配方法
4.1.4 基于统计模型方法
4.2 肤色分割模型
4.2.1 基于YCbCr色彩空间阈值分割法
4.2.2 基于YCb Cr色彩空间结合OTSU阈值分割法
4.2.3 基于HSV色彩空间阈值分割法
4.3 腐蚀与膨胀运算
4.3.1 腐蚀运算
4.3.2 膨胀运算
4.4 Haar-like特征人脸检测
4.4.1 Haar-like特征概述
4.4.2 积分图计算特征值
4.4.3 Haar-like特征人脸分类器
4.5 人脸检测定位结果分析
4.6 本章小结
第5章 人眼定位及眨眼检测
5.1 人眼粗定位
5.2 人眼二次定位及特征提取
5.2.1 特征点检测定位人眼
5.2.2 眼睛纵横比EAR
5.3 EAR SVM线性分类器眨眼检测
5.3.1 眨眼检测
5.3.2 SVM分类器原理
5.3.3 EAR SVM线性分类器构建
5.3.4 EAR SVM分类器眨眼检测结果分析
5.4 本章小结
第6章 疲劳检测
6.1 常见的疲劳检测方法
6.2 PERCLOS算法
6.2.1 PERCLOS算法概述
6.2.2 PERCLOS算法原理
6.3 眨眼频率
6.4 疲劳检测实现及结果分析
6.5 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 工作总结
7.2 工作不足及展望
参考文献
致谢
在学期间的科研情况
本文编号：3178998
【文章来源】：西华师范大学四川省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 选题的国内外动向
1.2.1 疲劳检测技术国内外现状
1.2.2 疲劳检测系统的国内外研究成果
1.2.3 FPGA发展趋势
1.3 本文主要工作
1.4 论文结构安排
第2章 疲劳检测系统整体设计
2.1 疲劳检测系统设计要求
2.2 基于FPGA的疲劳检测系统整体方案设计
2.2.1 系统疲劳评价指标
2.2.2 系统需求分析
2.2.3 软硬件协同设计
2.2.4 系统总体方案设计
2.3 硬件平台介绍
2.3.1 硬件平台的基本特性
2.3.2 OVERLAY介绍
2.4 软件开发环境介绍
2.4.1 Vivado开发套件
2.4.2 Vivadao HLS、Vivadao SDK开发工具
2.5 本章小结
第3章 视频图像采集显示及预处理设计
3.1 视频图像采集显示系统架构
3.2 视频采集模块设计
3.3 视频显示模块式设计
3.3.1 HDMI技术
3.3.2 HDMI时序分析
3.3.3 HDMI显示通道设计
3.4 图像预处理设计
3.4.1 改善图像对比度
3.4.2 高斯滤波
3.4.3 直方图均衡化
3.5 本章小结
第4章 基于YCb Cr空间及Haar-like特征人脸检测定位
4.1 人脸检测方法概述
4.1.1 基于知识规则方法
4.1.2 基于不变特征方法
4.1.3 基于模板匹配方法
4.1.4 基于统计模型方法
4.2 肤色分割模型
4.2.1 基于YCbCr色彩空间阈值分割法
4.2.2 基于YCb Cr色彩空间结合OTSU阈值分割法
4.2.3 基于HSV色彩空间阈值分割法
4.3 腐蚀与膨胀运算
4.3.1 腐蚀运算
4.3.2 膨胀运算
4.4 Haar-like特征人脸检测
4.4.1 Haar-like特征概述
4.4.2 积分图计算特征值
4.4.3 Haar-like特征人脸分类器
4.5 人脸检测定位结果分析
4.6 本章小结
第5章 人眼定位及眨眼检测
5.1 人眼粗定位
5.2 人眼二次定位及特征提取
5.2.1 特征点检测定位人眼
5.2.2 眼睛纵横比EAR
5.3 EAR SVM线性分类器眨眼检测
5.3.1 眨眼检测
5.3.2 SVM分类器原理
5.3.3 EAR SVM线性分类器构建
5.3.4 EAR SVM分类器眨眼检测结果分析
5.4 本章小结
第6章 疲劳检测
6.1 常见的疲劳检测方法
6.2 PERCLOS算法
6.2.1 PERCLOS算法概述
6.2.2 PERCLOS算法原理
6.3 眨眼频率
6.4 疲劳检测实现及结果分析
6.5 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 工作总结
7.2 工作不足及展望
参考文献
致谢
在学期间的科研情况
本文编号：3178998
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3178998.html
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