本文關(guān)鍵詞：汽車駕駛員疲勞預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：汽車保有量和駕駛員人數(shù)的迅速增加導(dǎo)致交通安全問題日益嚴(yán)重,而疲勞駕駛又是誘發(fā)交通事故的主要原因,所以準(zhǔn)確檢測到駕駛疲勞并及時(shí)給出預(yù)警對于減少交通事故的發(fā)生具有重要意義。基于視覺特征的疲勞檢測技術(shù)由于具有不影響駕駛操作、實(shí)時(shí)監(jiān)控能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)逐漸成為駕駛疲勞檢測的趨勢,但其檢測結(jié)果受復(fù)雜光照變化和駕駛員個(gè)體差異等因素影響變化大,疲勞特征提取準(zhǔn)確度和檢測精度不高。論文首先研究了現(xiàn)有的駕駛疲勞檢測技術(shù),并在此基礎(chǔ)上利用駕駛員眼部特征、嘴部特征、頭部特征和車體行駛時(shí)側(cè)位移特征,依據(jù)基于視覺的非接觸式檢測原理,設(shè)計(jì)了一款汽車駕駛員疲勞預(yù)警系統(tǒng)。當(dāng)系統(tǒng)檢測到駕駛疲勞時(shí),通過語音和視覺方式給出預(yù)警。系統(tǒng)以Zedboard FPGA開發(fā)板作為硬件實(shí)現(xiàn)平臺,通過設(shè)計(jì)圖像采集模塊,實(shí)現(xiàn)了對駕駛員面部圖像和路面圖像的獲取;通過在FPGA中設(shè)計(jì)圖像輸出和語音輸出模塊,實(shí)現(xiàn)了駕駛疲勞時(shí)的預(yù)警語音輸出和預(yù)警界面輸出;利用SoC技術(shù)將Zynq7000內(nèi)部ARM硬核處理器、圖像采集模塊、圖像輸出模塊和語音輸出模塊進(jìn)行集成完成系統(tǒng)的整體硬件設(shè)計(jì);通過在Zedboard上移植Linux操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的多任務(wù)需求,移植Qt圖形庫方便疲勞預(yù)警界面的開發(fā),移植OpenCV圖像處理庫實(shí)現(xiàn)部分圖像算法處理;通過在Linux環(huán)境下開發(fā)上層應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)特征提取、駕駛員精神狀態(tài)綜合判斷和疲勞預(yù)警,完成了系統(tǒng)的整體功能。論文所做的貢獻(xiàn)包括:(1)針對眼部特征提取中眼部輪廓容易受到眼鏡框架干擾的問題,根據(jù)眼部區(qū)域圖像的連通域特性設(shè)計(jì)了眼鏡框架濾除算法,并獲得了較好的眼部輪廓效果。(2)設(shè)計(jì)面部圖像采集模塊時(shí)利用了紅外成像技術(shù),大大降低了復(fù)雜光照變化對駕駛員面部特征提取的影響。(3)利用多個(gè)疲勞特征綜合判斷駕駛員精神狀態(tài),避免了單個(gè)特征檢測疲勞誤判率高的問題。(4)利用SoC技術(shù)對汽車駕駛員疲勞預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行產(chǎn)品原型開發(fā),有利于系統(tǒng)快速產(chǎn)品化和后續(xù)開發(fā)升級。在實(shí)際駕駛室環(huán)境下對系統(tǒng)進(jìn)行測試,結(jié)果表明系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了疲勞預(yù)警功能,能及時(shí)發(fā)現(xiàn)駕駛員的不規(guī)范駕駛行為并給出預(yù)警提示。同時(shí),各特征提取的準(zhǔn)確率達(dá)到80%以上,在現(xiàn)有測試條件下對模擬疲勞檢測的準(zhǔn)確率達(dá)到80%以上,基本上能夠適應(yīng)于復(fù)雜光照條件下的疲勞檢測。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;TP277

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本文編號：1291468