基于Kinect的駕駛員狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間：2020-05-24 01:25

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的不斷發(fā)展,交通運(yùn)輸業(yè)得到快速發(fā)展,我國(guó)的汽車數(shù)量正在迅速增長(zhǎng),隨之而來,交通事故問題急劇增加并呈上升趨勢(shì)。由于在交通事故中,85%是人為因素造成的,可見對(duì)駕駛員的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),并進(jìn)行及時(shí)預(yù)警具有重要意義。目前駕駛員狀態(tài)檢測(cè)應(yīng)用還比較少,普遍存在實(shí)時(shí)性差、準(zhǔn)確度低、環(huán)境要求高、檢測(cè)方式單一、繁瑣等問題。針對(duì)上述問題,本文對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行研究分析,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Kinect的駕駛員狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng),能夠?qū)崟r(shí)地對(duì)駕駛員異常狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警,具有很好的車載實(shí)用價(jià)值。駕駛員狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)主要解決了夜間檢測(cè)、檢測(cè)方式以及檢測(cè)性能三個(gè)關(guān)鍵問題。本文采用Kinect攝像頭作為圖像采集設(shè)備,具有不受光照條件影響的特性,可以在白天和夜間同時(shí)進(jìn)行檢測(cè)。在檢測(cè)方式方面,本文對(duì)駕駛員的眨眼頻率、閉眼時(shí)間以及打哈欠頻率進(jìn)行綜合檢測(cè)判斷,有效的提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性。在檢測(cè)性能方面,本文對(duì)AAM人臉特征點(diǎn)定位算法進(jìn)行研究,并提出改進(jìn)方法,以解決特征點(diǎn)定位不準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)性不高的問題。本文設(shè)計(jì)的駕駛員狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)分為Kinect圖像采集終端,狀態(tài)檢測(cè)終端和后臺(tái)管理端三個(gè)部分。主要工作包括對(duì)系統(tǒng)需求進(jìn)行分析,制定系統(tǒng)的總體方案,然后根據(jù)總體方案采用層次化和結(jié)構(gòu)化的思想,對(duì)系統(tǒng)功能模塊進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。功能模塊包括狀態(tài)檢測(cè)終端的圖像采集模塊、人臉識(shí)別模塊、狀態(tài)分析模塊、報(bào)警模塊和后臺(tái)管理端的用戶管理模塊、實(shí)時(shí)顯示模塊、圖片管理模塊。最后為了驗(yàn)證系統(tǒng)的可行性,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行功能和性能測(cè)試,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。測(cè)試結(jié)果表明,不同場(chǎng)景情況下,系統(tǒng)對(duì)駕駛員狀態(tài)檢測(cè)的準(zhǔn)確率達(dá)到了80%,并且能夠在1s時(shí)間內(nèi)對(duì)駕駛員的狀態(tài)做出判斷并采取相應(yīng)措施。
【圖文】：

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