基于人眼识别的疲劳检测技术研究与实现

admin · 发表于 2024-1-20 21:21:24

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雅宝题库解析：
疲劳驾驶是交通事故发生的重要原因之一，实时监测驾驶员疲劳程度并提前做出相应的警报能有效减少交通事故的发生和人员伤亡。本文设计的驾驶员疲劳监测系统采用一种非接触式的技术手段，方便地解决因驾驶疲劳给交通安全带来的危害题目。论文研究了驾驶员疲劳程度监测系统涉及到的关键技术和系统设计。通过实时采集驾驶员眼部状态特征信息，并通过疲劳检测算法自动分析驾驶员疲劳程度，实现了基于PERCLOS的驾驶员疲劳监测系统。论文的主要成果及工作包括：1.不同于以往先定位人脸区域再定位眼睛的方法，本文采用了一种创新的方法，即直接对眼睛进行定位。首先对视频图像进行初步的图像处理，之后采用标定法来标定候选眼睛区域，并将不符合条件的候选区域过滤掉。此眼睛定位法不依赖于人脸识别的准确率，可以实现对眼睛快速准确的定位。2．检测出人眼之后就要进行眼睛的跟踪，本文提出了一种新颖的眼睛跟踪方法：将Kalman滤波算法和Mean Shift算法相结合的方法。整个跟踪过程分为两个阶段：首先根据上一帧图像中眼睛的位置运用Kalman滤波预测当前图像中眼睛的位置和协方差；然后根据眼睛的颜色特征运用Mean Shift迭代算法在估计的邻域内搜索与眼睛模板最相似的目标。此眼睛跟踪方法在实际的光照条件下跟踪效果较好，对于眼睛部分遮挡或者闭合的情况也能够准确地跟踪。3．使用PERCLOS方法构建了驾驶员疲劳检测系统，能够对驾驶员疲劳状态进行实时检测。最后论文根据实际应用环境的多样性，设计了大量测试实验，包括多种外界光照条件、多种人物、不同人脸姿态、配戴眼镜等等。实验结果表明，在多种应用环境下，论文设计的系统都能够准确地对驾驶员疲劳状态做出判断。

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