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摘 要：道路景观的单一是引起疲劳驾驶的原因之一，若道路环境具有单调性，则道路视频帧就会存在大量的集合冗余。本文利用集合冗余压缩技术和道路环境视频帧的集合冗余特性检测道路环境的单调性，从而在单调性路段增加刺激点对疲劳驾驶进行有效干预，提高道路安全水平。
关键词：集合冗余压缩；图像集；单调性
0 引言
交通事故的频发有一个不容忽视的原因便是疲劳驾驶。道路环境作为影响驾驶人生理和心理机能的重要因子，其与驾驶人状态和驾驶能力相互作用，最终影响驾驶质量。在道路单调路段行驶比非单调性路段更容易引起疲劳驾驶，原因在于单调路段刺激点更少。由于单调路段的环境视频帧存在较大的冗余集合，因此可以采用集合冗余压缩（Set Redundancy Compression，SRC）技术对道路环境视频帧的图像集进行压缩，最后用峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）作为量化值判断道路环境的单调性。
1 道路环境单调性
道路环境单调性就是驾驶员在驾驶过程中，道路环境中没有刺激点或者驾驶人对刺激的变化在一个可预测的范围内。驾驶人出现驾驶疲劳除了自身的因素影响外，道路环境的影响作用同样不可忽视。长时间处于单调的道路环境会使驾驶人产生心理和生理疲劳，警觉性严重下降，进而对机动车的操控能力也下降。为了解决这一问题，首先我们需要以一个可量化的标准确定道路单调性路段，从而在相应路段增加刺激点，以避免驾驶疲劳现象的发生。
2 集合冗余压缩技术
集合冗余是在一系列相似图像中存在的图像间的冗余，即图像集中不止一幅图像中存在着公共信息。文献1中提出的SRC包括两个独立的过程，分别为集合冗余提取和单幅图像压缩。集合冗余提取是去除图像集中相似图像间的集合冗余，而单幅图像压缩过程则可以采取任意图像压缩算法对单幅图像进行压缩。
SRC包括了“最大图像”、“平均图像”和“最小图像”，分别由图像集中所有图像每个相同位置像素的最大值、平均值和最小值组成，代表的是图像的统计特性。通过集合冗余提取降低相似图像的灰度值范围，从而降低了编码每个像素点所需的比特数，也就是降低了图像集的熵，从而实现压缩的目的。
3 基于SRC的道路环境单调性检测
3.1 SRC压缩算法与道路环境单调性检测的关系
SRC的基本过程是分别去除图像间和图像内相关性强的冗余，从而减少数据的存储量。采用SRC来评价道路环境单调性就是以视频方式采集道路景观，以帧与帧之间的差异表征道路环境的变化。道路环境发生改变越大，图像的冗余度越小，那么S变小，熵变大，压缩率减小，对应的压缩文件也越大；反之，压缩文件越小。 因此，可以采集道路环境视频，采用SRC对道路环境视频进行压缩，最后以文件PSNR表征道路环境改变量。
3.2 用SRC检测道路环境单调性
SRC 压缩算法是针对图像的压缩技术，因而首先需要对道路环境视频进行截取帧图像的预处理。将采集的道路视频转换成帧序列，这里的帧图像可以处理成灰度图，图像中所包含的信息量的多少与图像的熵相关，熵越小，图像的信息量越小，也就是冗余度越大。在此采用最小-最大差分法 （ Min-Max Differential ， MMD）法对视频帧进行压缩，MMD的编解码公式如下：
4 实验结果及结论
为了验证本文提出的算法，以G107高速公路环境视频为例。首先以2帧/秒的频率得到视频帧序列。通过个人感知，分别选取G107高速公路道路环境具备单调性和不具有单調性的路段各10张连续帧图像进行压缩，最后以PSNR进行表征。单调性路段和不具备单调性路段的图像如图2所示。
（a） （b）
图2压缩前单调性（a）和非单调性（b）路段道路环境图像
单调性路段的10张图像压缩后的PSNR=64.5237dB，不具备单调性路段的10张图像压缩后的PSNR=101.4717dB。压缩后如图3所示，通过图像和PSNR值可以验证：在单调性路段，帧图像之间存在极大的冗余，S增大，熵减小，压缩率增大；而在非单调性路段则相反。
（a） （b）
图3压缩后的单调性（a）和非单调性（b）路段道路环境图像
参考文献
[1]Karadimitriou K. Set Redundancy， the Enhanced Compression Model， and Methods for Compressing Sets of Similar Images[ D]. Department of Computer Science， Louisiana State University， Baton Rouge， La ， USA， August 1996
[2]Karadimitriou K， Tyler J M. The min- max differential method for large- scale storage and compression of medical images[ C] Proceedings of Annual Molecular Biology and Biotechnology Conference.Baton Rouge ， La ，U SA， 1996
[3]毛科俊. 道路环境单调性对疲劳驾驶的影响机理及对策研究[D].北京工业大学，2011.
[4]余平，杨有，尚晋.基于模板差分的档案图像集合冗余压缩研究[J].计算机科学，2011.7（7）：294-297
[5]王锐拓，赵耀，林春雨，白慧慧，刘美琴. 基于图像集大小优化的图像集压缩算法[J].铁道学报，2014.7.
关键词：集合冗余压缩；图像集；单调性
0 引言
交通事故的频发有一个不容忽视的原因便是疲劳驾驶。道路环境作为影响驾驶人生理和心理机能的重要因子，其与驾驶人状态和驾驶能力相互作用，最终影响驾驶质量。在道路单调路段行驶比非单调性路段更容易引起疲劳驾驶，原因在于单调路段刺激点更少。由于单调路段的环境视频帧存在较大的冗余集合，因此可以采用集合冗余压缩（Set Redundancy Compression，SRC）技术对道路环境视频帧的图像集进行压缩，最后用峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）作为量化值判断道路环境的单调性。
1 道路环境单调性
道路环境单调性就是驾驶员在驾驶过程中，道路环境中没有刺激点或者驾驶人对刺激的变化在一个可预测的范围内。驾驶人出现驾驶疲劳除了自身的因素影响外，道路环境的影响作用同样不可忽视。长时间处于单调的道路环境会使驾驶人产生心理和生理疲劳，警觉性严重下降，进而对机动车的操控能力也下降。为了解决这一问题，首先我们需要以一个可量化的标准确定道路单调性路段，从而在相应路段增加刺激点，以避免驾驶疲劳现象的发生。
2 集合冗余压缩技术
集合冗余是在一系列相似图像中存在的图像间的冗余，即图像集中不止一幅图像中存在着公共信息。文献1中提出的SRC包括两个独立的过程，分别为集合冗余提取和单幅图像压缩。集合冗余提取是去除图像集中相似图像间的集合冗余，而单幅图像压缩过程则可以采取任意图像压缩算法对单幅图像进行压缩。
SRC包括了“最大图像”、“平均图像”和“最小图像”，分别由图像集中所有图像每个相同位置像素的最大值、平均值和最小值组成，代表的是图像的统计特性。通过集合冗余提取降低相似图像的灰度值范围，从而降低了编码每个像素点所需的比特数，也就是降低了图像集的熵，从而实现压缩的目的。
3 基于SRC的道路环境单调性检测
3.1 SRC压缩算法与道路环境单调性检测的关系
SRC的基本过程是分别去除图像间和图像内相关性强的冗余，从而减少数据的存储量。采用SRC来评价道路环境单调性就是以视频方式采集道路景观，以帧与帧之间的差异表征道路环境的变化。道路环境发生改变越大，图像的冗余度越小，那么S变小，熵变大，压缩率减小，对应的压缩文件也越大；反之，压缩文件越小。 因此，可以采集道路环境视频，采用SRC对道路环境视频进行压缩，最后以文件PSNR表征道路环境改变量。
3.2 用SRC检测道路环境单调性
SRC 压缩算法是针对图像的压缩技术，因而首先需要对道路环境视频进行截取帧图像的预处理。将采集的道路视频转换成帧序列，这里的帧图像可以处理成灰度图，图像中所包含的信息量的多少与图像的熵相关，熵越小，图像的信息量越小，也就是冗余度越大。在此采用最小-最大差分法 （ Min-Max Differential ， MMD）法对视频帧进行压缩，MMD的编解码公式如下：
4 实验结果及结论
为了验证本文提出的算法，以G107高速公路环境视频为例。首先以2帧/秒的频率得到视频帧序列。通过个人感知，分别选取G107高速公路道路环境具备单调性和不具有单調性的路段各10张连续帧图像进行压缩，最后以PSNR进行表征。单调性路段和不具备单调性路段的图像如图2所示。
（a） （b）
图2压缩前单调性（a）和非单调性（b）路段道路环境图像
单调性路段的10张图像压缩后的PSNR=64.5237dB，不具备单调性路段的10张图像压缩后的PSNR=101.4717dB。压缩后如图3所示，通过图像和PSNR值可以验证：在单调性路段，帧图像之间存在极大的冗余，S增大，熵减小，压缩率增大；而在非单调性路段则相反。
（a） （b）
图3压缩后的单调性（a）和非单调性（b）路段道路环境图像
参考文献
[1]Karadimitriou K. Set Redundancy， the Enhanced Compression Model， and Methods for Compressing Sets of Similar Images[ D]. Department of Computer Science， Louisiana State University， Baton Rouge， La ， USA， August 1996
[2]Karadimitriou K， Tyler J M. The min- max differential method for large- scale storage and compression of medical images[ C] Proceedings of Annual Molecular Biology and Biotechnology Conference.Baton Rouge ， La ，U SA， 1996
[3]毛科俊. 道路环境单调性对疲劳驾驶的影响机理及对策研究[D].北京工业大学，2011.
[4]余平，杨有，尚晋.基于模板差分的档案图像集合冗余压缩研究[J].计算机科学，2011.7（7）：294-297
[5]王锐拓，赵耀，林春雨，白慧慧，刘美琴. 基于图像集大小优化的图像集压缩算法[J].铁道学报，2014.7.