基于多視覺(jué)信息融合的駕駛員疲勞檢測(cè)方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、駕駛員疲勞駕駛是造成交通死亡事故的重要原因之一，駕駛疲勞檢測(cè)已成為智能運(yùn)輸系統(tǒng)（ITS）研究的熱點(diǎn)之一。本文首先對(duì)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的駕駛員疲勞檢測(cè)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)和分析，并提出一種基于多視覺(jué)信息融合的疲勞檢測(cè)方法。該方法采用雙攝像機(jī)聯(lián)合定位跟蹤面部，有效地提高了面部信息采集的精度，然后通過(guò)一系列的臉部特征提取和跟蹤的算法實(shí)時(shí)獲取眼睛、嘴部、頭部運(yùn)動(dòng)等多種與疲勞程度相關(guān)的重要視覺(jué)特征信息；最后提出一種改進(jìn)的貝葉斯算法融合多視覺(jué)信息來(lái)估計(jì)

2、駕駛員的疲勞程度。
　　 本文研究的核心內(nèi)容包括：基于雙攝像機(jī)的人臉定位跟蹤算法研究與實(shí)現(xiàn)；眼睛和嘴部特征實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤算法研究與實(shí)現(xiàn)；多種視覺(jué)疲勞特征信息提取、貝葉斯多信息融合等算法的實(shí)現(xiàn)與改進(jìn)。
　　 首先提出了一種基于雙攝像機(jī)的人臉定位跟蹤算法。本文通過(guò)兩個(gè)攝像機(jī)實(shí)時(shí)地采集駕駛員視頻圖像，其中固定攝像機(jī)A用于拍攝駕駛員上半身，可控?cái)z像機(jī)B用于跟蹤拍攝駕駛員而部，并提出了一種基于膚色區(qū)域分割與人臉驗(yàn)證相結(jié)合的人臉初步

3、定位方法和基于CAM Shift跟蹤與人臉驗(yàn)證相結(jié)合的跟蹤方法從攝像機(jī)A采集的圖像中快速定位和跟蹤臉部位置。系統(tǒng)根據(jù)攝像機(jī)A中定位的臉部位置信息，通過(guò)串口發(fā)送云臺(tái)控制指令控制高速可控?cái)z像機(jī)B實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)動(dòng)，跟蹤拍攝駕駛員頭部。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示基于雙攝像機(jī)的人臉定位跟蹤算法相比單攝像機(jī)算法可以有效地提高臉部圖像的采集精度，獲得大分辨率的臉部圖像，以便更精確地提取臉部疲勞特征信息。同時(shí)系統(tǒng)還可以在對(duì)攝像機(jī)A所得視頻的處理過(guò)程中獲取駕駛員的頭部運(yùn)動(dòng)信息

4、。
　　 除了獲取頭部運(yùn)動(dòng)信息，還改進(jìn)和提出了一系列眼睛及嘴部特征實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤的算法，提取從攝像機(jī)B所得視頻中實(shí)時(shí)地采集駕駛員的眼睛和嘴部狀態(tài)信息作為疲勞程度估計(jì)的主要特征。本文提出了一種改進(jìn)的粒子濾波人眼定位及跟蹤方法，首先采用了基于Haar-Like特征級(jí)聯(lián)分類器的檢測(cè)方法，在人臉區(qū)域內(nèi)按照不同尺度搜索存在的眼睛，然后通過(guò)檢測(cè)到的眼睛位置初始化粒子濾波算法。為了提高算法的準(zhǔn)確性，減小環(huán)境噪聲和干擾的影響，本文提出了一種一階

5、濾波算法來(lái)對(duì)跟蹤結(jié)果進(jìn)行再次濾波修正，并根據(jù)人臉的位置信息和眼睛定位的歷史信息來(lái)判斷眼睛是否跟蹤丟失。若跟蹤丟失則采用Haar-Like特征級(jí)聯(lián)分類器重新檢測(cè)眼睛位置。
　　 嘴部定位采用三停五眼的方法。此方法簡(jiǎn)單，效率較高。其原理是根據(jù)眼睛的位置及大小確定嘴部的相對(duì)位置。
　　 本文選取了多種視覺(jué)特征作為疲勞估計(jì)特征，包括眼睛閉合程度、眨眼頻率、打哈欠頻率和點(diǎn)頭頻率。本文分析了相關(guān)的視覺(jué)疲勞特征計(jì)算方法，并提出一種判斷

6、眼睛及嘴部開(kāi)合狀態(tài)的新方法。其原理是根據(jù)眼睛或嘴部的外接矩形寬高比及面積判斷眼睛及嘴部狀態(tài)。與以往的算法相比該方法可以更精確地表示眼睛及嘴部的狀態(tài)。該方法是獲得眼睛閉合程度、眨眼頻率、打哈欠頻率的基礎(chǔ)算法。點(diǎn)頭頻率特征是通過(guò)跟蹤頭部運(yùn)動(dòng)獲得的。
　　 最后，采用貝葉斯算法對(duì)以上疲勞特征進(jìn)行融合，計(jì)算駕駛員疲勞程度。由于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中轉(zhuǎn)移概率較難獲取，本文提出一種概率更新的方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)疲勞特征的動(dòng)態(tài)貝葉斯融合，并在室內(nèi)環(huán)境對(duì)算法