基于视频的驾驶员疲劳状态检测研究.doc

基于视频的驾驶员疲劳状态检测研究汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因,许多国家正积极进行疲劳状态检测系统的研究开发工作。本文根据疲劳的生理特征研究结果,采用计算机视觉和图像处理的方法检测眼睛的状态变化,在不影响司机驾驶的情况下判断司机的疲劳程度,设计实现了驾驶员疲劳状态检测系统。首先拍摄得到不同驾驶员在多种光照环境和精神状态下的视频文件,利用DirectShow技术得到指定的帧图像;接着在脸部定位中,通过复合肤色模型、形态学和区域生长运算检测和定位人脸;在人眼定位中,通过自适应边缘检测、图像增强等方法处理得到眼部特征图像,做形态学运算和区域生长,经特征区域筛选,依据人脸先验知识匹配得到最佳人眼对;对眼部特征图像做形态学、填充亮点、垂直投影、平滑等处理,提取眼部特征向量,结合LVQ神经网络进行模式识别检测眼睛的开闭状态;统计连续多帧人眼状态,依据PERCLOS准则,判断驾驶员是否处于疲劳状态,给出警示信号。经实验表明,系统能够实时准确地定位人眼及检测眼睛的开闭状态,从而有效地检测驾驶员的疲劳程度。