基于单目立体视觉传感器的疲劳驾驶检测技术研究
交通事业的发展在给人们带来便利的同时也给交通安全带来隐患，恶性交通事故不断发生，给人民的生命和财产带来威胁。其中疲劳驾驶是恶性交通事故发生的主要原因之一。为了保障行驶安全、预防交通事故的发生，各国的研究人员致力于从疲劳预防和疲劳报警两个方面进行研究，其中疲劳报警的研究重点是疲劳的检测与评估。
论文的研究内容包括：图像预处理与监控系统，驾驶员面部定位及跟踪，驾驶员的眼睛定位、眼睛特征向量提取以及驾驶员疲劳状态的识别。
本文对国内外有关疲劳驾驶的研究现状进行了系统分析与研究，确定系统的实现方案和框架，研究在该系统实现中必要的图像预处理算法，如光照补偿算法等。在对基于肤色的高斯模型的人脸检测和卡尔曼滤波跟踪面部算法进行驾驶员面部跟踪。
在采用肤色检测方法定位人脸的基础上，提出了一种结合人脸几何结构灰度特征和图像重心的人脸粗定位，再进行边缘提取、二值化、采用逼近法对眼睛特征点进行精确定位的方法。实验表明该方法能快速且较为正确地定位人眼中心，并能识别闭眼图像。
本文采用VC++语言进行仿真，实现了算法的各项功能，并进行了相关的实验。实验结果达到了预定目标，证明了所研究的算法的有效性。
疲劳驾驶;肤色模型;人脸检测;特征提取;传感器
河北科技大学
硕士
测试计量技术及仪器
李春明
2008
中文
U491.6;TP391.41
72
2011-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）