检索结果-南通市图书馆

作者：朱伟上海交通大学

学位级别：硕士

随着科技技术的不断进步和人们安全意识的逐步提高,人们对基于人脸应用的需求日益剧增。人脸相比于其他人体生物特征更容易观察,更直接,因此基于人脸及其特征点的定位与应用成为当今图像处理领域的研究热点,具有非常广泛的应用前景。人... 详细信息

随着科技技术的不断进步和人们安全意识的逐步提高,人们对基于人脸应用的需求日益剧增。人脸相比于其他人体生物特征更容易观察,更直接,因此基于人脸及其特征点的定位与应用成为当今图像处理领域的研究热点,具有非常广泛的应用前景。人脸识别系统和疲劳检测系统是现在人脸应用方面最具有实际意义的应用,它们关心的都是人类的安全问题,因此具有很重要的研究意义。人脸识别系统关注的是输入图像是否与人脸库的中的图像匹配;疲劳检测系统研究的则是通过一定的准则,根据驾驶员的实时情况对其的疲劳状态进行检测,并在必要时进行预警。它们都需要对人脸进行检测,并对关键特征进行准确定位,从而为后续的工作奠定基础。因此,特征点精确定位是人脸应用的关键,是研究的重点。本论文对于人脸应用中的人脸定位框的矫正、人脸特征点定位、以及疲劳检测进行了深入研究,并在此基础上对相关算法进行了创新性的改进。论文的主要工作如下: 1)系统地综述了人脸特征点定位和疲劳检测系统的发展历史和研究现状。详细总结了基于灰度信息、基于先验规则、基于几何形状、基于统计等人脸特征点定位方法,并分析和比较各种方法的优缺点。同时介绍了几种疲劳检测方法,并对它们进行了比较和分析。 2)对人脸特殊器官的定位进行了研究,并在此基础上对初始人脸定位框进行了矫正。首先介绍了基于模板的眼睛虹膜定位方法,然后介绍了基于FCM聚类的嘴巴定位方法。最后根据人脸的黄金分割比与实验经验对Adaboost人脸定位框进行了矫正,并比较矫正前后对人脸识别准确度的影响。 3)介绍了基于模型的两种经典的特征点定位算法:主动形状模型（ASM）和主动外观模型（AAM）,并且对这两种模型分别进行了实验,通过理论地分析和实验对ASM和AAM算法进行比较,讨论了这两种传统方法的优缺点。 4)基于传统的主动形状模型（ASM）思想,提出了模板匹配搜索（TMS）算法,进一步提高了定位精度,达到鲁棒精确地定位特征点的目的。同时弥补了ASM只能对完全正面人脸进行定位的不足。 5)模拟驾驶场景,对眼睛和嘴巴进行定位,并计算眼睛与嘴巴的面积,从而得到眨眼次数,并且根据不同情况进行分析和判定,在必要时系统会发出警告。

关键词：人脸框矫正人脸识别特征点定位主动形状模型主动外观模型模板匹配搜索疲劳检测

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地磁场下应力磁化模型研究

地磁场下应力磁化模型研究

作者：赵帅哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

有别于传统的检测方法,金属磁记忆检测技术具有设备轻便、操作简单等特点,是对金属部件进行早期诊断的一种可行的无损检测方法,正逐渐被用来进行疲劳研究。地磁场环境下应力产生磁化时应力与磁化强度的关系是金属磁记忆检测技术的关键... 详细信息

有别于传统的检测方法,金属磁记忆检测技术具有设备轻便、操作简单等特点,是对金属部件进行早期诊断的一种可行的无损检测方法,正逐渐被用来进行疲劳研究。地磁场环境下应力产生磁化时应力与磁化强度的关系是金属磁记忆检测技术的关键。本论文首先从单向拉伸试验入手,根据实验中外力与磁信号的关系与理论模型曲线的对比,把J-A应力磁化模型引入到金属磁记忆的研究中;为了更广泛的应用理论模型,通过选择等效应力作为磁化模型的应力变量,忽略体积应变能对磁化的影响,再结合应力等效磁场原理、无滞后磁化理论和靠近原理,把只适用于单向应力状态下的J-A模型推广到任意应力状态;并设计了三点弯曲实验对推广的模型进行了验证;然后,基于J-A磁化模型,对比外磁场对铁磁材料的磁化理论,提出了应力磁化的磁滞回线、磁化曲线和应力磁化率,通过磁化曲线和疲劳相关理论,得到了应力磁化率与疲劳周期的关系,并把其分为三个阶段与疲劳损伤的三个阶段进行对应,给出了一个通过测量应力磁化率实现疲劳损伤检测和疲劳寿命预测的方法;最后通过疲劳实验验证了所给方法的正确性和可行性。

关键词：应力磁化 J-A模型应力磁化率疲劳检测

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基于深度卷积神经网络的人脸表情识别研究

基于深度卷积神经网络的人脸表情识别研究

作者：陈俊名重庆邮电大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网技术与计算机硬件的飞速发展,人脸表情识别技术已经应用在很多领域中,比如人机交互、驾驶员疲劳检测等。人脸表情识别是一个跨多学科的研究领域,有很多复杂的场景都会影响到识别的准确率,比如旋转、偏移、光照。由于... 详细信息

近年来,随着互联网技术与计算机硬件的飞速发展,人脸表情识别技术已经应用在很多领域中,比如人机交互、驾驶员疲劳检测等。人脸表情识别是一个跨多学科的研究领域,有很多复杂的场景都会影响到识别的准确率,比如旋转、偏移、光照。由于很多传统的识别方法难以满足现在的实际需求。一些优秀的传统方法,都需要由人工来设定提取特征的一些信息,很容易造成考虑不完善,从而造成信息丢失,很难做到准确的识别。而卷积神经网络对于图像数据的处理有很大的优势,并且对于人脸表情的微妙变化,通过卷积神经网络的不断学习更新来提取面部特征,可以得到很多更深层次的特征。本文基于人脸表情识别算法,进一步研究人脸表情识别在智能辅助驾驶中的应用。故针对上述问题,本文主要提出了一种基于深度卷积神经网络的人脸表情识别算法。本文的主要研究内容如下:1.针对人脸检测过程中主体的高变化性,且驾驶环境下复杂的影响因素以及光照因素,传统的人脸检测方法很难实现快速且精准的人脸检测与定位。本文设计一个三层级联的卷积神经网络用于人脸的检测与定位。通过三个不同结构的卷积神经网络,第一阶段通过浅层网络粗略定位人脸位置,第二阶段再对第一阶段的数据进行进一步精简,最后第三阶段去除所有的非人脸数据,最终精确的定位人脸所在位置,可以避免因复杂环境等因素造成的识别率低的问题。本文通过FDDB人脸数据验证,实验结果表明,该方法对于人脸的检测准确率有一定的提升,并且具有较强的鲁棒性。2.对于数据驱动型学习算法,数据集是重中之重,对于疲劳表情的数据集常用的有Yaw DD和CEW,但该数据集只针对单一的状态进行采集并构建数据集,且数据集中大多数为欧美人脸,不符合本文针对打哈欠和打瞌睡同时检测的要求。故本文通过模拟真实驾驶环境,自采数据集来训练特征提取网络。3.不同人脸的不同表情会表现出巨大的差异性,现有学习算法的特征提取是以人工设定的特征为基准来提取,损失了原图像很多细节特征,无法做到高效、实时的表情分类。故本文设计了一个多尺寸卷积的深度卷积神经网络,通过多尺寸卷积可以做到对不同的特征尺度满足不同的需求,同时避免了人工设定特征点的不充分问题。并且为了避免网络过于深入导致的模型运行速度变慢的问题,本文研究了神经网络的参数压缩技术,最后通过GAP代替传统的全连接层,在基本不影响精度的前提下,大大降低参数量。实验结果表明,该算法可以在一定程度上提高识别精度和运行速度。

关键词：人脸表情识别疲劳检测卷积神经网络深度学习数据集采集

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移动车辆监控系统优化设计研究

移动车辆监控系统优化设计研究

作者：李文涛重庆大学

学位级别：硕士

随着卫星定位技术、移动通信技术以及计算机网络技术的迅速发展,作为智能交通系统重要组成部分的车辆监控系统得到了广泛的应用。目前车辆监控系统普遍存在功能较为单一,并且缺少统一的数据通信方式的问题。针对这种情况,本文提出在车... 详细信息

随着卫星定位技术、移动通信技术以及计算机网络技术的迅速发展,作为智能交通系统重要组成部分的车辆监控系统得到了广泛的应用。目前车辆监控系统普遍存在功能较为单一,并且缺少统一的数据通信方式的问题。针对这种情况,本文提出在车辆监控系统的定位功能的基础上,引入驾驶员疲劳检测功能,并且设计一种车载终端与监控端的数据通信协议,实现系统数据稳定安全的传输,达到系统优化目的。本文研究的车辆监控系统由重庆移动M2M平台进行统一管理。系统由车载终端、通讯系统和监控端三部分组成。在对几种无线数据传输方式进行比较分析之后,选择了GPRS通用无线分组方式作为数据链路。车载终端以MSP430F149单片机作为控制单元,结合Ublox LEA-4A GPS模块和Sony Ericsson GR47 GPRS模块实现。监控端由M2M平台和车辆监控系统平台组成,经GPRS模块接收到车载终端的信息,通过一定的通信协议与车载终端进行数据通信,并采用JSP技术实现一个可进行监控、查询等功能的管理界面。本文从系统优化设计的角度阐述了车辆监控系统的相关技术,其中分别介绍了M2M技术、车辆监控系统中的定位技术、通信技术以及驾驶员疲劳检测技术。其中驾驶员的疲劳检测是本系统的创新功能也是本文研究的重点,在对目前各种疲劳检测方法进行比较分析之后,采用基于PERCLOS算法的疲劳检测方法,并对相关内容进行了算法上的实验,实验结果表明,此方法能够有效地对驾驶员疲劳情况进行检测。在系统终端的设计中,重点介绍了终端主控模块、GPS模块、GPRS模块及其各自的接口电路设计。此外,本文详细介绍了系统软件设计中的应用层通信协议设计以及平台界面设计。目前系统已由重庆邮政部门试用,在重庆移动M2M平台上线应用,并取得了一定的效果,提高了企业物流和车辆管理的效率。

关键词：车辆监控 M2M 疲劳检测 GPRS

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面部识别技术及其在汽车行驶中的应用研究

面部识别技术及其在汽车行驶中的应用研究

作者：王筱薇倩安徽工程大学

学位级别：硕士

面部识别技术,是一项新兴产业技术,也是联合生物体生物特征而发展的科学技术,它通过利用人的内部身体状况和外部状态表现之间的关联,让系统自行捕捉面部的不同状态。在不同状态下锁定特征,从而判别出人的状态,得出相应所需的结论。随着... 详细信息

面部识别技术,是一项新兴产业技术,也是联合生物体生物特征而发展的科学技术,它通过利用人的内部身体状况和外部状态表现之间的关联,让系统自行捕捉面部的不同状态。在不同状态下锁定特征,从而判别出人的状态,得出相应所需的结论。随着面部识别技术在汽车行驶中的应用研究逐渐普及,用于监测驾驶员疲劳状况方面的应用发展尤为明显,在此方面面部识别技术显示出特有的完美和高效性。随着社会的发展和进步,越来越多的人拥有私家车,在予以千家万户方便的同时,驾驶机动车也存在种种的安全隐患。诸多官方统计数据显示,交通事故中已经发生死亡事件的原因多由疲劳驾驶引起。在各国交通事故数据中,疲劳驾驶甚至导致的人身伤亡事故占总体伤亡的近五分之一之多。我国的交通事故近年来的突发频率明显增加,几乎以近十分之一速度大幅递增,且道路事故伤亡人数达到了世界之最。疲劳驾驶,是一种行动基于确定的机械化行为,由于驾驶员身体上和精神上一直处于长时间的操作过程中,处于一个恒定的持久的单一的状态,久而久之会出现情绪低落的现象。随着车辆更新换代的速度加快,发动机的改善,悬挂的精细改良,整体趋于人性化。舒适程度的增强有时违背其本质,却让驾驶员放松警惕,懈怠自己的疲劳。因此驾驶员主观能动作用成为是否导致事故的重要原因,开发实时预警驾驶员疲劳的系统,对改善交通安全状况的意义十分重大。本课题主要研究预警系统软件检测部分。该系统可以为驾驶员疲劳提供预警。其主要依附面部特征,通过面部识别检测出驾驶员疲劳状况,即面部识别在汽车行驶中特定应用的研究。在借鉴前人基于眼部周边皮肤,瞳孔,表情,红外线监控等多种方法检测驾驶员疲劳的研究经验,查阅大量国内外资料的基础上,本课题主要实现的内容如下所述：1、建立获取人脸图像,采集人脸图像以及分析和仿真的软件环境。本文采用CCD摄像头获取人脸图像,用此设备获取了一些人脸图像,同时搜集常用人脸库,通过MATLAB软件进行人脸的识别和定位等相关仿真,将用户的信息、仿真结果存入人脸数据库。2、为了提高驾驶员疲劳识别的准确性,基于贝叶斯公式和网络算法的基础上,本文采用改进的预处理方法对图像进行初步处理,使得图像处理更清晰,人景分离效果明显,为后续处理提供有益基础。3、建构人的疲劳识别面部相关数据库,ASM算法上加以改进,利用ASM建模和搜索算法对人的眼睛和嘴巴进行自动定位,利用多次训练特征点的方法,使系统能够自动寻点。通过标记特征点,察觉特征点与三种状态模板的不匹配度,快速找到疲劳模板,再通过特征点收敛后判别。软件部分针对经典弹性图匹配算法中人脸特征点的定位问题,通过手工标定特征点,用可变形状模型(ASM)法对人眼和嘴部定位点训练,得到训练集和平均模板。然后使人的眼睛和嘴巴在正常状态和疲劳驾驶时候有不同特征表现,提取不同时期的特征,机器能够自动标定采集图像特征点。当采集检测图像时,将其与模板进行比对,通过匹配后计算与正常状态的点的差距,不断收敛至平均模板,从而对驾驶员驾驶过程中疲劳状态进行检测和警告。仿真实验得出结论表明此法能利用短时间,快速且较为准确的识别疲劳。

关键词：可变形状模型(ASM) 自动标定差距化疲劳检测

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基于CNN的人眼定位与状态分类

基于CNN的人眼定位与状态分类

作者：黄洁媛北京交通大学

学位级别：硕士

眼睛作为脸部的重要组成部分,可以反映出许多重要的信息,对人眼的定位及眼睛的睁闭状态分类可以有效的辅助人脸检测、表情识别、姿态估计和人机交互等计算机视觉领域相关工作。此外,通过对人眼的定位及状态分类可以计算眨眼频率并以此... 详细信息

眼睛作为脸部的重要组成部分,可以反映出许多重要的信息,对人眼的定位及眼睛的睁闭状态分类可以有效的辅助人脸检测、表情识别、姿态估计和人机交互等计算机视觉领域相关工作。此外,通过对人眼的定位及状态分类可以计算眨眼频率并以此判断疲劳状态,相比传统的利用心电或者脑电监测疲劳的穿戴式设备更为简单快捷。传统的人眼定位及状态分类的方法经常受到脸部表情、姿态变化、光照、遮挡、背景干扰、图像清晰度等因素的影响,因此研究一个兼具准确性、实时性和鲁棒性的方法具有十分重要的意义。而随着深度学习的发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉领域有了广泛的应用,相比传统手段,卷积神经网络能自动对图像特征进行提取,在目标定位和目标检测中都有良好的表现。因此,本文将针对传统算法中存在的问题,结合卷积神经网络进行人眼的定位及睁闭状态分类,具体工作如下:(1)提出了一个检测人眼中心点的卷积神经网络,当输入人脸图像时,该网络能快速得到双眼中心点,并输出中心点对应的坐标值;根据中心点坐标值及一定的宽高值确定眼睛区域后得到人眼图像;然后将人眼图像输入一个眼睛睁闭状态分类网络,得到眼睛的睁闭状态。实验结果表明,该算法相比传统方法更具鲁棒性和实时性,具有良好的应用前景。(2)基于SSD网络(Single Shot MultiBox Detector,SSD)采集了相应的实验数据集,该数据集包含人脸、双眼、鼻子和嘴的坐标位置,并标注了眼睛的睁闭状态。利用该数据集训练了一个能够进行人脸检测、人眼定位及睁闭状态分类的SSD网络。当输入一幅图像,该网络可以直接检测得到眼睛区域及睁闭状态。当眼睛目标过小时,该网络也可以先检测得到人脸区域,再通过对人脸区域的检测得到眼睛区域及睁闭状态。该方法不受额外的人脸检测器的约束,能够更好的应对姿态变化等因素的干扰。(3)将上述提出的算法应用于疲劳检测中,实验结果表明,基于卷积神经网络的人眼定位与状态分类的方法能够实现准确、实时的疲劳检测,该方法硬件需求低,能够应用于实际生活中。

关键词：人眼定位眼睛状态分类卷积神经网络关键点检测疲劳检测

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基于图像分析的在线学习状态识别研究

基于图像分析的在线学习状态识别研究

作者：徐晶晶华中师范大学

学位级别：硕士

“互联网+教育”背景下教育与信息技术的不断融合,为在线教育的迅速发展奠定了基础。在线教育也因其跨越时间、空间的优势受到越来越多人的关注,新冠疫情的爆发更是加速推动了在线教育的发展。与传统教育相比,在线教育的教师无法实时监... 详细信息

“互联网+教育”背景下教育与信息技术的不断融合,为在线教育的迅速发展奠定了基础。在线教育也因其跨越时间、空间的优势受到越来越多人的关注,新冠疫情的爆发更是加速推动了在线教育的发展。与传统教育相比,在线教育的教师无法实时监督学生的学习状态,师生之间缺少必要的交互与情感交流,导致学习效果无法得到保证。因此,开展在线学习状态识别研究对于完善在线教学系统的监督手段、提高教学质量具有积极的社会价值。论文提出了一种基于图像分析的在线学习状态识别方法,从人脸检测、人脸识别、头部姿态估计、疲劳检测等方面对在线学习状态进行研究。主要工作如下:(1)提出了基于改进的MTCNN人脸检测算法。通过分析MTCNN的结构与工作原理,利用深度可分离卷积优化网络卷积层,以减少模型参数;利用Focal Loss损失函数代替面部分类的交叉熵损失函数,以改善正负样本类别不平衡而导致的模型性能退化问题;分析在线学习状态检测的应用场景,增加中值滤波以降低噪声影响,微调模型参数以提高检测准确率。(2)基于ResNet模型提取人脸特征向量,通过欧氏距离匹配实现人脸识别。为提高人脸识别效率,设计了一种基于质心跟踪的人脸跟踪算法,利用相同人脸在相邻帧中质心位移最小的原则,获取目标人脸在连续帧中的变化轨迹,对于同一个目标只对初始帧进行特征描述算子提取,后续帧只进行人脸检测工作,仿真分析了该方法的可行性。(3)基于二维与三维人脸特征点的提取实现学习者头部姿态估计。首先利用ERT算法定位人脸二维特征点,而后使用深度相机采集学习者人脸彩色图与深度图,将其对齐融合以获取人脸三维特征点,将获取的二维与三维特征点作为EPNP算法的输入以获取学习者头部姿态。最后提出了一种基于学习者头部姿态估计的学习者分心状态判别方法,实验验证了方法可行。(4)基于眼部与嘴部疲劳特征参数的提取实现学习者疲劳状态的判别与预警。通过计算眼睛与嘴巴的纵横比值,判定眼睛与嘴巴状态,进而提取眼部与嘴部疲劳参数PERCLOS值、眨眼频率、哈欠次数。最终通过特征融合的方式判定学习者是否疲劳。(5)构建了在线学习状态监测系统。系统由面向学生的学习端与面向教师的云端两部分组成,将学习者状态分为正常、用户未授权、脱离学习座位、多人、分心、疲劳6种情况。学习端实现待测视频的获取、异常状态的检测、预警与异常状态信息的上传等功能,云端同步学习端异常状态数据并显示。在实验室范围内采集在线学习场景的实时视频,进行了系统功能测试与分析,测试结果表明系统可行。基于图像分析的在线学习状态识别,可有效监测学生学习过程中的异常状态,提高学生在线学习效率,同时为教师提供必要的学生状态信息支持,弥补在线学习环境存在的缺陷,促进在线教学质量的提高。

关键词：在线学习状态人脸检测人脸识别人脸跟踪疲劳检测

基于人眼识别的手机游戏防沉迷系统设计与实现

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基于人眼识别的手机游戏防沉迷系统设计与实现

作者：王文佳电子科技大学

学位级别：硕士

本论文主要介绍了利用手机前置摄像头进行疲劳检测系统开发的方法,并整合到软件中进行提醒用户疲劳或关闭应用的方法设计。本疲劳检测系统主要应用到包括人像数据的采集、存储、处理、识别人脸位置进而从此获得较为准确的人眼二值图像,... 详细信息

本论文主要介绍了利用手机前置摄像头进行疲劳检测系统开发的方法,并整合到软件中进行提醒用户疲劳或关闭应用的方法设计。本疲劳检测系统主要应用到包括人像数据的采集、存储、处理、识别人脸位置进而从此获得较为准确的人眼二值图像,通过算法识别人眼开闭合度,进而统算出PERCLOS值,达到疲劳检测的目的,并最终在软件上提示、警告用户。这篇论文首先阐述了以手机游戏防沉迷系统设计的必要性,通过统计数据说明在当前社会无论从年龄、学历来说初高中生是手机游戏主要用户,在学业越来越繁忙的今天,以手机游戏作为消遣项目,为自己作为学生本职,学习带来莫大负担有必要使学生规范作息时间合理利用网上资源,此设计帮助学生更好的学习生活。本系统中,定位人脸是获得眼睛状态的必要条件之一,本文采用Gabor小波和AdaBoost相互结合的方法来定位人脸,然后根据人脸的几何特征确定人眼的粗略定位区,并对此区域进行人眼检测。由范围的几何特征可以计算出眼睛的闭合度;人脸图像采集由手机前置摄像头传感器完成,通过图像处理及面积补偿算法的计算,连续采集多张图像作为数据来源,识别人眼在一定时间内闭合程度在80%00%的时间的部分占总时间的百分比。以在一定条件(百分数)作为约束,控制应用运行显示输出。在本文中,主要研究了以下几个部分内容,第一部分是对视觉疲劳的产生、危害和国际上检测方法的研究;第二部分是对人眼检测系统的原理和结构研究;第三部分是进行了利用AVCaptureSession框架进行图像采集,保存在手机的相关内容研究;第四部分是研究了人眼识别的方法:利用Gabor和AdaBoost算法进行人脸检测识别的方法,如何将灰度图像转换成Gabor特征图像,又如何利用AdaBoost将Haar特征值进行筛选得到最优集合的研究;第五部分是PERCL OS检测法研究:对人脸的识别工作后,检测到人的眼睛的位置特征后利用PE RCLOS检测法判断疲劳状态;最后在Xcode上进行完成设计并进行总结。

关键词：疲劳检测 PERCLOS 人脸检测人眼检测防沉迷

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驾驶困倦预警系统中眼部状态识别技术的研究

驾驶困倦预警系统中眼部状态识别技术的研究

作者：余丹炯河海大学

学位级别：硕士

驾驶员疲劳驾驶是引发恶性交通事故的重要原因之一，每年造成大量人员伤亡，直接或间接导致巨额的经济损失，因此驾驶员困倦检测技术引起工业界和学术界的广泛关注，并成为研究的热点。本文提出并实现了一个驾驶困倦预警系统，该系统通... 详细信息

驾驶员疲劳驾驶是引发恶性交通事故的重要原因之一，每年造成大量人员伤亡，直接或间接导致巨额的经济损失，因此驾驶员困倦检测技术引起工业界和学术界的广泛关注，并成为研究的热点。本文提出并实现了一个驾驶困倦预警系统，该系统通过识别驾驶员的眼部状态来检测其是否疲劳，并给予及时的警示。论文的主要研究成果如下：1．对人脸定位、人眼定位、眼睛状态识别以及相关的图像处理技术进行了较为深入的研究，在借鉴已有的相关算法的基础上，设计并实现了一种适合于困倦预警系统的改良算法;2．在采用肤色检测方法定位人脸的基础上，提出了一种结合人脸几何结构灰度特征和图像重心的人眼粗定位的方法。实验表明该方法能快速且较为正确地定位人眼中心，并能识别闭眼图像;3．提出了一种结合灰度投影和霍夫变换进行眼部状态识别的方法;4．综合利用本文提出的若干人脸定位、人眼定位、人眼跟踪和眼部状态识别的算法，并利用多段视频进行了实验。

关键词：驾驶疲劳人脸定位人眼定位状态识别疲劳检测

基于可信汽车服务平台的疲劳驾驶预警系统研究

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基于可信汽车服务平台的疲劳驾驶预警系统研究

作者：田丽媛吉林大学

学位级别：硕士

疲劳驾驶预警系统作为汽车主动安全功能中的重要组成部分,可以实时检测驾驶员的疲劳状态并及时进行预警,为提高驾驶安全提供了重要保障。本文在《基于IPv6的可信汽车网络服务平台》项目中开发的可信汽车网络服务平台的基础上,设计了一... 详细信息

疲劳驾驶预警系统作为汽车主动安全功能中的重要组成部分,可以实时检测驾驶员的疲劳状态并及时进行预警,为提高驾驶安全提供了重要保障。本文在《基于IPv6的可信汽车网络服务平台》项目中开发的可信汽车网络服务平台的基础上,设计了一套具有车上图像采集、网络传输、远程图像处理以及车上执行机构响应等功能的疲劳驾驶预警系统。系统的工作流程是：首先,通过车上的图像采集设备对驾驶员的面部图像进行采集;然后将采集到的图像序列通过汽车网络服务平台中搭建的网络通路传输至远程服务中心;服务中心的客户端对收到的图像序列进行预处理以及疲劳驾驶检测,并将检测结果(驾驶员当前是否疲劳)发送回被检测驾驶员车上的车载网关中;车载网关在对所收报文中的检测结果进行解析后,决定是否应该对驾驶员进行疲劳预警,如果需要预警则启动经CAN网络通讯的报警执行机构,对驾驶员进行声音以及光学两方面的报警,从而避免因疲劳而导致的危险。在对系统功能以及项目需求进行分析的基础上,本文设计并实现了整个疲劳驾驶预警系统中主要模块的硬件结构,根据各个功能模块中的具体硬件电路开发了视频输入模块和报警模块中的设备驱动程序,并设计出一整套具有较高效率的疲劳驾驶检测算法。经实验证明,疲劳驾驶预警系统能够准确的检测出驾驶员的疲劳状态并给予提醒,并具有较高的实时性,在一定程度上提高了驾驶的安全性,实现了汽车主动安全功能。

关键词：汽车服务平台疲劳驾驶疲劳检测图像识别 PERCLOS算法