【摘 要】
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随着汽车工业的不断发展,随之而来的社会问题也愈加严重。交通事故给人们造成巨大伤害的同时,也给社会带来沉重的负担和影响。由于疲劳驾驶是引起交通事故的一个主要原因。因
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随着汽车工业的不断发展,随之而来的社会问题也愈加严重。交通事故给人们造成巨大伤害的同时,也给社会带来沉重的负担和影响。由于疲劳驾驶是引起交通事故的一个主要原因。因此,研究一种合理有效、实时准确检测驾驶员疲劳驾驶的非接触式车载装置对于减少交通事故,道路安全有重大意义。基于此,本文重点研究了人脸检测,人眼定位跟踪及其基础上的疲劳判定,提出了一种基于人眼定位的疲劳驾驶预警系统,该算法主要包括三个模块,对人眼的粗定位算法,人眼状态的实时跟踪,眼睛睁闭的检测和疲劳判定的算法。主要工作如下：1.详细阐述了经典的基于Adaboost算法的人脸检测定位方法,其中包括：提取haar-like特征,图像预处理,AdaBoost分类器的创建,构建了一个完整的解决人脸检测定位的系统方案。2.研究了Mean-shift(?)法,在眼睛定位的基础上,利用眼睛的色彩和灰度分布表示人眼目标,实现了对人眼状态的连续检测和实时跟踪定位。3.研究了人眼特征的提取和状态分析,通过对人眼内外角点分别进行检测定位和对人眼上眼睑中间点的定位,拟合上眼睑的轮廓曲线,利用上眼睑与人眼内外眼角点连线之间的距离实现了对眼睛状态的量化分析。4.结合目前公认最有效的疲劳驾驶的衡量参数PERCLOS值和眼睛的眨眼频率作为判断驾驶员疲劳的标准,实现了对驾驶员疲劳状态的分析。
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