基于視頻圖像信息提取的疲勞駕駛檢測技術研究.pdf

1、機動車輛與日俱增，隨之而來的車輛交通安全問題也越來越受到社會的廣泛關注。調查表明，疲勞駕駛在造成交通事故的危險因素中高居第三位，在死亡交通事故原因中居首位。因此，研制疲勞駕駛檢測預警系統(tǒng)，對于避免交通事故，提高交通安全性有著重要意義。 本文在研習了國內外相關研究的基礎上，分析對比各種疲勞檢測方法，深入研究了基于視覺的非接觸式、實時的駕駛疲勞檢測方法。以視頻圖像信息提取和處理理論為基礎，研究探討了基于視覺的疲勞駕駛檢測的關鍵技術，

2、包括人臉檢測、眼睛定位與跟蹤、眼睛特征提取與狀態(tài)識別、疲勞狀態(tài)分析。 首先采用了實時性較好的基于膚色檢測的人臉定位方法，將膚色與非膚色區(qū)域進行分離，較為準確地定位人臉區(qū)域；在關鍵環(huán)節(jié)眼睛定位中，選擇了積分投影函數(shù)與混合投影函數(shù)相結合的方法，精確定位了眼睛中心，同時將Kalman濾波與MeanShift算法相結合的眼睛跟蹤方法融合到實驗中，實現(xiàn)了對序列視頻中頭部旋轉或傾斜情況下的連續(xù)眼睛檢測和定位；在此基礎上對眼睛進行特征提取，主