【摘 要】
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近年来,汽车拥有量不断增加,越来越多的汽车在高速公路行驶,交通事故发生的数量和频率也随之增长,而其中多数是由于疲劳驾驶所致。所以检测司机疲劳的驾驶信息,已广为人们关
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近年来,汽车拥有量不断增加,越来越多的汽车在高速公路行驶,交通事故发生的数量和频率也随之增长,而其中多数是由于疲劳驾驶所致。所以检测司机疲劳的驾驶信息,已广为人们关注。目前检测的方法主要包括基于视频检测、脉搏检测、脑电波检测以及各种传感器检测。本文设计的基于车联网的疲劳驾驶检测预警系统采用了视频检测技术,充分考虑到了系统的实用性和方便性。根据系统设计的需要,本文首先介绍了Zigbee、3G、GPS相关技术,然后阐述了视频检测疲劳技术的算法和实验测试。视频采集由Haar特征的AdaBoost分类器检测人脸算法,再采用灰度投影人眼粗定位和分块复杂度的方法人眼精确定位,以及采用人眼睛黑色块面积分析方法进行人眼的疲劳状态信息识别。最后用PERCLOS算法与眼睛眨动频率相结合的算法,来计算分析人眼的状态是否疲劳。当检测到驾驶员出现疲劳驾驶状况时,显示屏将出现提示字样和危险的符号,以警示驾驶员要提高警锡、采取措施。本系统基于ARM9、ZigBee和3G无线技术相结合实现了车内环境以及司机疲劳驾驶的预警。本系统对硬件的设计和选取上,都做了详细的阐述,嵌入式芯片选用三星公司的S3C2440芯片,对硬件的设计方面采用了模块化的设计。ZigBee模块的温度传感器和二氧化碳传感器对车内环境进行检测,并设定预定值,当车内环境超过预定值后,进行声乐报警提示驾驶员。3G模块可以将报警值,通过3G网络将数据发送到远程交通服务中心,监控中心利用GPS卫星定位技术,对在疲劳驾驶的车辆的附近车辆通知预警。当发生交通事故时,GPS可以精确定位并处理现场的事件。本系统软件部分采用模块化设计,选用Linux操作系统,对各模块给出了软件实现。
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