基于Kinect的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)的研究是智能交通的研究熱點(diǎn)之一。疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)的研究已經(jīng)開(kāi)展了多年，取得了很多成果。但由于個(gè)體的差異性以及環(huán)境的復(fù)雜多變性導(dǎo)致檢測(cè)的難度很大，至今尚無(wú)一款能夠適應(yīng)各種環(huán)境的成熟產(chǎn)品出現(xiàn)。隨著城市人口和車輛的迅速增加，疲勞檢測(cè)產(chǎn)品市場(chǎng)廣大，吸引著眾多公司和研究者的目光。
　　本文研究?jī)?nèi)容是設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)能夠?qū)崟r(shí)性、非接觸的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)，使用Kinect作為視頻的輸入端，采用VS+OpenCV編程。本文采用逐級(jí)分割的

2、思想，逐層減少干擾，最后精確定位到人眼，并分析人眼的開(kāi)閉狀態(tài)，依據(jù)PERCLOS原理進(jìn)行疲勞判斷。
　　該系統(tǒng)主要包括基于距離分割、人臉檢測(cè)、人臉跟蹤、人眼定位、眼睛的狀態(tài)分析以及疲勞檢測(cè)六個(gè)部分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)在一定條件下能夠?qū)崟r(shí)的判斷眼睛的開(kāi)閉狀態(tài)，能有效地檢測(cè)出駕駛員是否疲勞。
　　本文進(jìn)行了多種經(jīng)典算法的對(duì)比，并依據(jù)本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需要選取了適合本系統(tǒng)的算法。系統(tǒng)利用Kinect采集的深度圖像這一特性實(shí)現(xiàn)基于距離的分

3、割，成功的避免了后排人和窗外景物對(duì)駕駛員檢測(cè)造成的干擾，采用檢測(cè)加跟蹤相結(jié)合的方式，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)對(duì)人臉的實(shí)時(shí)檢測(cè)。在實(shí)現(xiàn)了人眼定位功能的基礎(chǔ)上，對(duì)人眼定位算法進(jìn)行了改進(jìn)，解決了因眼眉、眼角陰影造成突發(fā)的峰值對(duì)定位造成的干擾問(wèn)題，進(jìn)一步提高了人眼定位的準(zhǔn)確率。結(jié)合Kinect的成像特點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)了基于多閾值像素的人眼狀態(tài)判別方法，在一定條件下實(shí)現(xiàn)了眼睛狀態(tài)的判斷。
　　本文最后對(duì)論文的主要工作進(jìn)行了總結(jié)，并分析了該系統(tǒng)的不足以及今后進(jìn)