基于机器视觉的拖拉机驾驶员疲劳检测方法研究

发布时间：2020-11-02 17:46

　　 我国农业经济的快速发展对农业技术装备提出了更高的要求,特别是整个装备的动力系统—拖拉机。为适应农业生产的发展需求,农用拖拉机正在向大型化、智能化、高技术化等方向发展。虽然近年来拖拉机的驾驶环境有所改善,但和其它机动车驾驶员相比,拖拉机驾驶员受噪声、野外环境、光照不均的因素影响较大、驾驶环境差、作业时间集中、驾驶时间长等问题依然存在,这些问题都很容易导致驾驶疲劳。本文利用对拖拉机驾驶员脸部识别、对拖拉机驾驶员眼部识别,从而在应用PERCLOS的检测原理基础上,再使用眨眼频率辅助这种检测方法来评判拖拉机驾驶员的疲劳程度。本文首先对拖拉机驾驶员脸部进行提取与检测,采用Gabor滤波方法对光照不均的图像进行光线预处理,运用了YCbCr颜色空间进行了人脸肤色分割,采用Haar特征方法提取了人脸特征,利用水平、垂直积分投影定位人脸区域。其次在人脸定位的基础上,利用人眼的位置特征粗定位人眼区域,运用连通区域方法,计算人脸图像中的各个连通区域的大小,去除人眼图像的噪声(如鼻子和头发等),最后利用水平、垂直积分投影定位人眼区域。采用人眼的高宽比确定人眼的闭合度,最后利用PERCLOS原理的P80标准来判断人的疲劳状态,最终得到F值大于0.16为拖拉机驾驶员处于疲劳驾驶状态。
【学位单位】：吉林农业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：S232.4
【部分图文】：

）美国 Attention Technologies 公司推出 Driver Fatigue Monitor(DD850)的信息而做出判断的疲劳驾驶检测产品,产品的外形如图 1.2 所示，这款外光敏感的摄像头在近红外光源环境下采集驾驶员眼睛部位信息,最S 为判断指标,可以直接安装在仪表盘上或方向盘前的平台上,报警的灵以根据实际情况调节,该产品目前己经广泛推广应用[9]。图 1.2 眼部检测装置Fig1.2 Eye detection device图 1.1 S.A.M.疲劳判断系统装置Fig.1.1 S.A.M. fatigue judgment system device

n Technologies 公司推出 Driver Fatigue M断的疲劳驾驶检测产品,产品的外形如图 头在近红外光源环境下采集驾驶员眼可以直接安装在仪表盘上或方向盘前的平况调节,该产品目前己经广泛推广应用[9]。图 1.1 S.A.M.疲劳判断系统装置Fig.1.1 S.A.M. fatigue judgment system d

图 1.3 检测头部运动的装置Fig 1.3 Device for detecting head movement大学(University of Nevada)计算机视觉和机器人实验室采况下的驾驶员图像,连续采集两帧图像定位人眼，跟踪人头部运动等与疲劳相关的特征，最后用动态贝叶斯网络。光源设计图如图 1.4 所示：
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本文编号：2867361