人眼狀態(tài)的司機疲勞檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、司機駕駛疲勞是引發(fā)車禍的主要來源之一，實時監(jiān)測司機疲勞狀況并予以警告可以減少事故的發(fā)生。經(jīng)調(diào)查研究表明，司機疲勞時會打瞌睡，眨眼頻率增加，也即閉眼時間加長。如果我們能實時掌握司機眼睛狀態(tài)，并給與警告，則能減少車禍的發(fā)生。 本文基于DSP技術構建了一個司機疲勞檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用的硬件平臺是以，TI公司生產(chǎn)的TMS320C6416處理器為核心的圖像處理平臺，時鐘頻率為600MHz，CCD攝像頭采集視頻信號。采集到的司機臉部、眼睛圖

2、像經(jīng)解碼成數(shù)字圖像信號后送入FPGA完成預處理工作，預處理完成后送入幀緩存FIFO，F(xiàn)IFO存滿時輸出信號給DSP，DSP讀取圖像數(shù)據(jù)，完成臉部檢測、眼睛定位、眼睛跟蹤等算法，并計算司機眼睛的閉合的程度，從而判斷司機是否疲勞。 司機的臉部檢測、眼睛的檢測與定位是司機疲勞檢測技術中最關鍵的問題。其中汽車在行駛過程中圖像抖動。的情況下如何實時地檢測眼睛的疲勞狀態(tài)是技術難點。本文提出將基于灰色關聯(lián)分析的邊緣檢測方法分別與膚色模型、灰色

3、投影方法結合用于司機臉部、眼睛的檢測；用最小鄰域搜索法跟蹤司機的眼睛；用常規(guī)的數(shù)學計算方法計算眼睛的開閉程度，整體算法運算簡單，實時性強，有助于提高系統(tǒng)處理速度。而基于灰色關聯(lián)分析的邊緣檢測算法應用于人臉、人眼的檢測則為首次。 文中所有算法均使用C和匯編語言在CCS(Code Composer Studio)環(huán)境中編寫，在以DSP為核心的系統(tǒng)上實現(xiàn)。 實驗結果表明，本文算法檢測出的司機臉部、眼睛圖像保證了較高的邊緣定位精