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基于YCbCr肤色检测与AdaBoost联级算法的嘴部特征定位

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计算机应用研究 2017年第3期34卷 933-935页

作者：田原嫄姚萌萌潘敏凯郭海涛东北电力大学机械工程学院呼和浩特010021 东北电力大学电气工程学院吉林吉林132012 内蒙古大学电子信息工程学院呼和浩特010021

为了结合面部其他融合特征研究疲劳状态模式识别,主要研究了人的嘴部特征的定位及状态分析。对基于YCb Cr肤色结合Ada Boost联级算法采集帧图像定位人脸,在人脸定位的基础上,基于三庭五眼的先验知识对嘴部特征进行粗定位,采用迭代法自... 详细信息

为了结合面部其他融合特征研究疲劳状态模式识别,主要研究了人的嘴部特征的定位及状态分析。对基于YCb Cr肤色结合Ada Boost联级算法采集帧图像定位人脸,在人脸定位的基础上,基于三庭五眼的先验知识对嘴部特征进行粗定位,采用迭代法自适应阈值分割法进行嘴部特征状态分析,利用最小外接法优化了嘴部状态参数。结果表明,提出的嘴部特征定位方法具有可行性、实时性。

关键词： YCbCr 肤色检测 AdaBoost 联级算法嘴部定位

基于单目视觉的驾驶员嘴部分割与定位方法研究

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基于单目视觉的驾驶员嘴部分割与定位方法研究

作者：孙萱吉林大学

学位级别：硕士

研究结果表明:造成汽车碰撞事故的原因相当一部分是由驾驶疲劳造成的,驾驶疲劳可能影响驾驶员的警觉和安全驾驶行为。目前在频繁发生的交通事故中,驾驶员疲劳和精神分散已成为引发交通事故的主要因素之一。因此,安全辅助驾驶技术作为智... 详细信息

研究结果表明:造成汽车碰撞事故的原因相当一部分是由驾驶疲劳造成的,驾驶疲劳可能影响驾驶员的警觉和安全驾驶行为。目前在频繁发生的交通事故中,驾驶员疲劳和精神分散已成为引发交通事故的主要因素之一。因此,安全辅助驾驶技术作为智能交通系统的关键技术日益受到人们的关注,其中,驾驶员疲劳和精神分散监测技术对降低交通事故率有着重要作用。嘴部分割与定位是驾驶员疲劳和精神分散监测技术的基础之一,因此本文针对驾驶员嘴部分割与定位做了比较深入的研究。首先,根据不同人脸肤色的Cr、Cb相同的具有二维高斯模型特点,采用最大类间方差算法进行面部分割,并采用连通成分标示法以及投影法进行驾驶员面部定位;然后,根据驾驶员在说话或者打哈欠时,嘴唇内腔的阴影区域与周边的皮肤有很高的灰度对比度这一特点,采用多种图像处理算法对嘴唇内部轮廓进行分割;另外,根据唇色相对肤色颜色较红的特点,利用HSI色彩空间中的H分量,采用多种图像处理算法对嘴唇外部轮廓进行分割。此外,根据驾驶员嘴部的特点,分别对前面提到的灰度和彩色两种方法各自所研究不同算法的原理及每种算法所适用的情况做了较为详细的分析和理论说明,并在此基础上,进行了两类(灰度和彩色)之间的对比。最后,对分割后图像进行形态学和空穴填充预处理,最后利用连通成分标示算法、根据嘴部的几何约束条件实现驾驶员嘴部的定位。研究结果表明本文采用的驾驶员面部检测方法能较为准确的实现驾驶员面部的定位,所采用的各种嘴部检测与定位方法能较好的完成驾驶员嘴部的检测与定位。但本文对不同条件下驾驶员嘴部图像的分割算法选择问题尚未进行深入的研究。

关键词：驾驶员监测面部检测嘴部检测嘴部定位

基于机器视觉的口腔检查机器人样机的设计与研究

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基于机器视觉的口腔检查机器人样机的设计与研究

作者：刘嘉虎江西理工大学

学位级别：硕士

在口腔疾病诊断中,虽然传统的人工目检法准确率较高,但受医生数量和专业设备的限制,地区差异十分明显。针对上述情况,本文创新设计了一种基于机器视觉的口腔检查机器人样机,根据传统口腔检查过程及需求,对整机机械系统、控制系统和视觉... 详细信息

在口腔疾病诊断中,虽然传统的人工目检法准确率较高,但受医生数量和专业设备的限制,地区差异十分明显。针对上述情况,本文创新设计了一种基于机器视觉的口腔检查机器人样机,根据传统口腔检查过程及需求,对整机机械系统、控制系统和视觉系统分别进行了研究设计与实验分析,验证了采用本文口腔检查机器人样机进行口腔疾病检测的可行性。主要研究内容如下:(1)针对口腔检查机器人机械系统,设计以桌面级四自由度机械手为主体结构,采用标准D-H法对机械手部分进行建模,结合Matlab对其进行正逆运动学分析、工作空间分析和轨迹规划,验证了机械结构设计的合理性。(2)针对口腔检查机器人控制系统,设计以电脑端为上位机,Arduino单片机为下位机的控制思路,并确保其他硬件可满足图像获取、视觉定位和识别检测的需要。通过人脸追踪PID算法实现机械手基本运动,通过位置传感器和压力传感器对机械手状态进行监控和辅助控制,确保口腔检查机器人工作过程中的完整性和安全性。(3)针对口腔检查机器人嘴部定位,分析相机、机械手和三维空间之间的坐标系转换关系,结合Matlab进行相机标定和手眼标定,确定视觉系统各项参数。基于Dlib模型设计了人脸嘴部状态的识别判断方法,并根据深度相机特性完成嘴部中心三维坐标的提取。通过机械手重复定位实验得到空间中三个方向上的定位误差均在±2mm之内,验证了本文嘴部定位方法的可行性。(4)针对口腔检查机器人病症识别,构建以YOLOv7目标检测算法为基础的口腔疾病检测模型。通过对口腔疾病图像的采集和增强完成数据集的构建,对训练后的口腔疾病检测模型进行评估,得到该检测模型的均值平均精度为88.55%,帧率为31.29,经验证集测试得到准确率为90.69%,验证了本文口腔疾病检测方法的可行性。(5)针对口腔检查机器人整体功能,设计了人机交互界面,对口腔检查机器人在线和离线检查模式分别进行了真人测试,利用口腔病理模型进行了仿真实验补充,经实验表明口腔检查机器人样机可以达到预期的检查效果,验证了整机设备的可靠性。

关键词：机器视觉口腔检查机器人嘴部定位 YOLOv7

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基于多特征融合的驾驶员疲劳检测算法研究

基于多特征融合的驾驶员疲劳检测算法研究

作者：朱振华山东大学

学位级别：硕士

随着汽车产业和交通运输业的发展,公路交通安全成为一个不可忽视的问题,交通事故给国家和社会造成了巨大的财产损失和人员伤亡。而有统计表明疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一,所以研究一种有效的方法来检测驾驶员的疲劳状态是非... 详细信息

随着汽车产业和交通运输业的发展,公路交通安全成为一个不可忽视的问题,交通事故给国家和社会造成了巨大的财产损失和人员伤亡。而有统计表明疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一,所以研究一种有效的方法来检测驾驶员的疲劳状态是非常有必要和有意义的。当前国际上有不少研究检测疲劳驾驶的机构,正在开发的检测系统也有不少,一些简单的检测装置甚至已经出现在市场上,但是大多测量的准确度不高,应用场合受到很多限制,距离真正实际需要还差很多,更为精确的检测方法大都还处于研究阶段。本文深入研究了前人提出的各种疲劳检测方法的原理,在对比了国内外较为流行的各种检测方法并研究了其关键技术和难点之后,提出了一种自然光照下基于机器视觉的、能够无接触、快速有效的驾驶员疲劳检测方法。该方法利用摄像头实时拍摄驾驶员的面部,提取最能反映疲劳状态的眼睛特征和嘴部特征,通过使用模糊逻辑的方法对多个生理特征进行融合判决,可以快速、准确地判断疲劳的发生。本文的主要研究内容如下: 1)详细分析当前检测方法中的关键和难点,采用了一种基于动态矩阵的背景更新算法来实现头部的定位和跟踪。 2)研究了肤色在各颜色空间中的分布特点及各颜色空间与光照的关系,联合使用肤色分割和基于Adaboost的快速人脸定位算法实现人脸的快速准确定位。 3)研究了一种分级的眼睛定位算法,先使用累积直方图法来对脸部图像进行二值化,对二值化后的图像进行灰度积分投影实现眼睛的粗定位,然后使用一种基于圆环形模版的模版匹配方法来实现眼睛的精确定位,最后分别计算了眨眼持续时间和眨眼频率两个参数。 4)研究了一种基于灰度图像的嘴部定位算法,首先根据先验知识和人体面部器官分布规律得到嘴巴的大体位置,然后对图像进行边缘增强后,使用OTSU法确定阈值,对所得图像进行二值化,得到嘴巴张开的程度,判断是否打哈欠。 5)分析了目前较流行的信息融合方法,使用基于模糊逻辑的信息融合方法来实现多个生理特征参数的融合,然后判决驾驶员的疲劳状况,以提高检测方法的可靠性。

关键词：动态背景更新 Adaboost算法眼睛定位嘴部定位模糊逻辑

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基于特征融合的疲劳驾驶检测方法研究

基于特征融合的疲劳驾驶检测方法研究

作者：仝美娇河北工业大学

学位级别：硕士

现代社会中,汽车的普及在推动交通运输业发展同时也方便了人们的出行,但是频频出现的恶性交通事故却直接威胁到了行人的生命安全。更为严重的是,驾驶员往往忽视身体出现的疲劳感而继续行车,这令危险发生率大幅提升。因此,监测驾驶员行... 详细信息

现代社会中,汽车的普及在推动交通运输业发展同时也方便了人们的出行,但是频频出现的恶性交通事故却直接威胁到了行人的生命安全。更为严重的是,驾驶员往往忽视身体出现的疲劳感而继续行车,这令危险发生率大幅提升。因此,监测驾驶员行车期间精神状态,发现疲劳时向驾驶人员做出安全提醒,这对提高安全行车以及减少事故惨剧的发生具有重要意义。依靠某种单一特征进行的疲劳检测易受外界环境影响,容易导致疲劳检测效果不太理想、可靠性较差的问题,因此,本文研究一种融合眼部疲劳参数和嘴部哈欠参数的疲劳驾驶检测方法,提升系统检测适用性和准确性。本论文主要对以下相关内容进行研究:(1)人脸检测算法的研究及仿真分析。对几种常用的人脸检测算法原理进行描述,着重阐述利用Adaboost算法实现定位人脸的原理和过程,以及利用肤色分割原理实现人脸定位的原理和过程,并对这两种方法进行仿真实验,结果证明前者具有更强的适应性和准确性。(2)人眼定位算法研究及仿真分析。针对双眼定位易受光照及闭眼等影响的问题,本文研究一种将Adaboost算法与PCNN分割相结合的双眼精确定位算法,并进行仿真实验,结果表明,该方法在睁眼和闭眼状态都能够达到准确定位人眼的目的,而且能够避眼镜镜框的干扰提取眼部特征。(3)改进的嘴部定位及提取嘴部内轮廓特征算法。为克服类唇色信息在嘴部定位时的干扰,以及嘴唇厚度对嘴部开合状态判别的影响,本文研究将YCbCr空间模型与LAB色度空间模型结合的嘴部定位,然后利用Gabor变换提取嘴部内轮廓特征的方法,仿真结果证明,该方法能够抵抗类唇色信息以及嘴唇厚度的干扰,实现嘴部准确定位以及哈欠判别。(4)特征融合的疲劳驾驶检测。分析眼部特征并根据PERCLOS准则进行疲劳驾驶检测实验;分析嘴部特征并根据嘴部哈欠频率进行疲劳驾驶检测实验;进行特征融合是疲劳驾驶检测实验。对比三种方法,结果证明基于特征融合的检测方法可以发挥不同特征之间的优势互补作用,能够提高疲劳检测系统的适用性和准确性。

关键词：疲劳驾驶检测特征融合人眼定位嘴部定位

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基于达芬奇平台的疲劳驾驶检测研究与实现

基于达芬奇平台的疲劳驾驶检测研究与实现

作者：曾纪武华中科技大学

学位级别：硕士

随着社会城市化和人们生活节奏加快，汽车行业迅猛发展，导致的交通拥挤、交通事故也相应呈增长趋势。经统计发现，每年交通事故中疲劳驾驶成了主要因素之一，因此疲劳驾驶检测已成了急需解决的关键技术，用来提高疲劳状态的检测准确性... 详细信息

随着社会城市化和人们生活节奏加快，汽车行业迅猛发展，导致的交通拥挤、交通事故也相应呈增长趋势。经统计发现，每年交通事故中疲劳驾驶成了主要因素之一，因此疲劳驾驶检测已成了急需解决的关键技术，用来提高疲劳状态的检测准确性。不仅如此，疲劳驾驶检测系统也成为汽车领域中车载产品研发的热点，具有很高的理论研究意义和实际应用价值。本文设计的疲劳驾驶检测算法是在高性能数字视频开发平台--DaVinci上完成的。先运用数字图像处理技术对摄像头采集的每帧视频图像进行预处理;然后在处理后的图像中检测人脸，在人脸中定位眼睛和嘴，并提取眼睛和嘴的特征信息检测驾驶员疲劳状态;最后经过复杂度优化，对于320×240分辨率的图片，可以实现实时处理。本文主要针对驾驶员所处的车内环境以及驾驶员的行为规律，研究和分析人脸特征，并对特征进行提取和状态检测，然后针对达芬奇开发板进行移植优化。研究的核心内容主要包括：提出适合驾驶环境的简单快捷的人脸检测算法;其次，利用AdaBoost检测人眼，并实现眼部的精确定位;再次，利用Fisher变换分割唇色和肤色，并对灰度图像二值化，实现嘴部定位;另外，通过提取眼部和嘴部的感兴趣区域，利用混合投影法对其形状特征作状态识别分析算法，并根据目前权威的疲劳状态判定算法，对提取的眼部和嘴部特征信息，设计了一种融合的疲劳状态的判断方法;最后，将疲劳驾驶检测算法移植到达芬奇上，对达芬奇的各个模块性能分析，并对采集的视频数据进行处理;然后研究了达芬奇硬件优化以及算法和代码优化，在完成疲劳检测算法移植后，进行了系统仿真验证，最终将驾驶员疲劳检测算法在达芬奇平台上实现，完成了驾驶员疲劳检测系统。

关键词：达芬奇人脸定位眼睛定位嘴部定位疲劳检测系统