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基于人脸特征识别的疲劳驾驶预警系统研究

基于人脸特征识别的疲劳驾驶预警系统研究

作者：唐佑轶合肥工业大学

学位级别：硕士

在高速公路快速发展的时代，疲劳驾驶是造成交通事故的主要元凶之一。恶劣的交通事故，不仅给社会带来了严重的问题和巨大的影响，也给家庭造成不可挽回的经济损失和生命财产的丢失。因此，对驾驶员疲劳状态检测和对辅助驾驶设备的研究... 详细信息

在高速公路快速发展的时代，疲劳驾驶是造成交通事故的主要元凶之一。恶劣的交通事故，不仅给社会带来了严重的问题和巨大的影响，也给家庭造成不可挽回的经济损失和生命财产的丢失。因此，对驾驶员疲劳状态检测和对辅助驾驶设备的研究是非常有必要、有意义的。在驾驶员人脸检测的基础上，本文主要研究了基于PCA(Primary Component Analysis)的方法在驾驶员疲劳检测中的应用。在研究国内外基于机器视觉的驾驶员疲劳检测方法以及人脸检测和人脸识别方法的基础上，主要做了以下工作：(1)充分利用驾驶员的面部肤色特性来定位人脸区域，研究表明人脸的肤色在颜色空间中的分布相对比较集中，颜色信息在一定程度上可以将人脸与大部分背景分割开来，由于颜色信息计算速度快，过程简单，满足算法的实时性要求，同时，人脸的肤色特性对于人脸缩放，旋转等几何变化都是鲁棒性很好的。再利用特定驾驶员人脸结构特性来确定眼睛和嘴巴的范围。(2)研究在疲劳识别系统中必不可少的图像预处理技术：光照补偿法，二值化图像处理方法;研究了基于坐标投影的实时人脸检测算法在认证驾驶员脸部区域中的应用，为整个系统的快速性打下了很好的基础;研究了人眼和嘴巴在驾驶员脸中的位置，从而进一步提高了系统的实时性。(3)研究PCA在判别眼睛状态和嘴巴状态的应用，达到较好的效果。把眼睛和嘴巴的所有状态简化为三种状态：张开、半闭合和闭合，并根据这些状态之间的关系来检测眨眼和打哈欠，确定眨眼持续时间、眨眼频率等一系列与驾驶员疲劳有关联的参数，确定打哈欠持续时间、打哈欠频率等一系列与驾驶员疲劳驾驶有关的参数。本文的疲劳驾驶预警系统根据检测到的人脸图像，提取局部的人脸图像特征，将得到的人脸特征与驾驶员图像数据库匹配，从而完成驾驶员的疲劳状态识别。在构建疲劳驾驶预警系统的同时，对于人脸自动检测和自动疲劳识别都做了一些尝试性的改进，使之更加适应该系统的需要，达到系统所要求的实时性和准确性。

关键词：机器视觉疲劳驾驶识别人脸检测 PCA

低光照环境下基于面部特征点的疲劳驾驶检测技术

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汽车安全与节能学报 2022年第2期13卷 282-289页

作者：朱艳谢忠志于雯李曙生张逊泰州职业技术学院机电技术学院泰州225300

提出了一种新型在低光照环境下有较高适应性和识别精度的疲劳驾驶检测技术。用深度视觉传感器获取驾驶员驾驶图像,用人脸跟踪算法实时提取面部特征点数据,基于最小二乘法对眼睛和嘴巴轮廓进行曲线拟合。计算眼睛和嘴巴开合度归一化指标... 详细信息

提出了一种新型在低光照环境下有较高适应性和识别精度的疲劳驾驶检测技术。用深度视觉传感器获取驾驶员驾驶图像,用人脸跟踪算法实时提取面部特征点数据,基于最小二乘法对眼睛和嘴巴轮廓进行曲线拟合。计算眼睛和嘴巴开合度归一化指标,提取了眨眼频率、眨眼平均时长、眼睛闭合总时长、打哈欠频率、打哈欠总时长、低抬头频率等6个疲劳识别特征数据。基于数据统计序列的卷积神经网络算法,建立识别模型,构建疲劳状态检测系统。实验表明:本文算法在低光照环境下的疲劳驾驶识别精度达到了90%,识别时间约为130 ms。

关键词：汽车安全疲劳驾驶识别深度视觉传感器卷积神经网络低光照环境面部特征点归一化指标

基于深度学习的不规范驾驶行为识别和预警研究

维普期刊数据库

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基于深度学习的不规范驾驶行为识别和预警研究

作者：吴越重庆理工大学

学位级别：硕士

随着全球经济的飞速发展,人民的生活水平不断提高,机动车的保有量也不断提高。随之产生了诸如交通阻塞等交通问题,其中最严重的是交通事故,造成了巨大的生命财产损失。根据相关资料以及有关研究表明,驾驶员的不规范驾驶行为是导致交通... 详细信息

随着全球经济的飞速发展,人民的生活水平不断提高,机动车的保有量也不断提高。随之产生了诸如交通阻塞等交通问题,其中最严重的是交通事故,造成了巨大的生命财产损失。根据相关资料以及有关研究表明,驾驶员的不规范驾驶行为是导致交通事故的重要原因,因此对不规范驾驶行为进行及时的识别和预警具有重大意义。不规范的驾驶行为包括疲劳驾驶,分心驾驶,酒后驾驶等多种行为,本文的研究重点是其中的疲劳驾驶识别与分心驾驶识别。目前已有的疲劳驾驶识别和分心驾驶识别的算法速度与精度的综合性能还有提升的空间。本文针对这两个算法进行优化,提升模型的速度和精度综合表现,主要研究内容如下:(1)针对疲劳驾驶识别速度较慢,精度较差的问题,改进了用于疲劳驾驶识别的目标检测模型。通过该模型可以直接识别驾驶员的眼嘴状态,简化了疲劳驾驶识别流程,提高了识别的实时性。该模型基于YOLOv7-tiny网络,使用Ghost模块做出轻量化改进,进一步提高模型的实时性,但精度有所下降。用Bi FPN结构替代原有的PANet结构,增强网络的多尺度特征提取能力,在几乎不改变网络参数量和计算量的情况下,提高了网络的精度。最终该模型在保证高精度的前提下,大大提高了识别算法的实时性。基于该模型的结果,融合眼嘴特征共同判断驾驶员疲劳状态,提高了疲劳识别算法的准确率。(2)针对分心驾驶识别速度较慢,精度较差的问题,改进了用于分心驾驶识别的目标检测模型。该模型以Conv Ne Xt网络为主干网络,采用了PANet的多尺度特征融合网络架构。为了进一步提升网络的特征提取能力,提高网络精度,同时尽可能少增加网络参数量和计算量,在主干网络的末端,特征图尺寸最小的地方引入多头自注意力机制。最终该模型在保证高实时性的前提下,大大提升了分心驾驶识别算法的精度。最后基于本文提出的两种识别算法,设计和实现了不规范驾驶行为识别和预警系统,该系统部署到车载设备上,能及时识别并通过语音提醒驾驶员纠正不规范驾驶行为,同时将记录上传管理平台。经过现场测试,证明该系统的识别速度和准确度均能满足实际需求。

关键词：疲劳驾驶识别分心驾驶识别目标检测轻量化注意力机制

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基于生理参数的驾驶疲劳特征识别方法的研究

基于生理参数的驾驶疲劳特征识别方法的研究

作者：于陈扬州大学

学位级别：硕士

疲劳驾驶是交通事故的重要原因之一,严重威胁司机和乘客的人身安全和财产安全,有必要关注疲劳驾驶的识别、检测以及预防警告。目前识别疲劳状态的方法可以分为三类:基于心跳脉搏的检测方法,由于需要接触式测量,影响到司机的驾驶行为,所... 详细信息

疲劳驾驶是交通事故的重要原因之一,严重威胁司机和乘客的人身安全和财产安全,有必要关注疲劳驾驶的识别、检测以及预防警告。目前识别疲劳状态的方法可以分为三类:基于心跳脉搏的检测方法,由于需要接触式测量,影响到司机的驾驶行为,所以不方便采用;根据面部信息的识别方法,虽然不影响驾驶员的驾驶,但此方法过于单一,不够准确,识别率偏低;依据操作行为和车辆运行状况的检验方法,具有实时性,成本不高,且方法简单容易实现,但是易受干扰,容易引起疲劳状态的错误识别和漏缺。对于某单一信号来源的检测技术不够稳定,易受外界环境干扰的问题,本文根据前人的研究,结合目前已有数据和机器学习,图像信息处理,以及生理信号提取等方法,提出基于面部特征和心跳脉搏信息的综合检测方法,提取人脸中的眼部特征和脉搏信号的时、频域特征参数,结合多重特征构建向量特征空间,使用基于主成分分析法（PCA）和支持向量机（SVM）的方法建立最后的疲劳状态识别器,达到对于驾驶疲劳识别的目的,本文的主要内容如下:使用根据基色分割和灰度积分投影的方式达到人眼状态特征的解算,基于肤色分割方法在图片中识别出人脸轮廓,之后使用灰度积分投影,从而分辨出人眼,接着计算出PERCLOS（单位时间内眼睛闭合时间所占的百分率）、开合度和眨眼频率等信号用以识别人眼状态的特征参数。运用基于小波变换的方法处理脉搏信号、提取时频域内多个参数。基于db6小波的构成达到脉搏信号的降噪、信号滤波等处理,接着采用自适应阈值法达到对滤波后的脉搏信号波峰特殊点的定位,在识别出此信息之后,提取脉搏信号时频域上的AVNM、SDNN、HF、LG等多个特殊参数。

关键词：疲劳驾驶识别多信息融合人眼识别脉搏信号

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基于人脸识别驾驶员疲劳检测系统设计与开发

基于人脸识别驾驶员疲劳检测系统设计与开发

作者：才博大连理工大学

学位级别：硕士

在交通飞速跃进的现代社会,开车的人数增长迅速,但醉酒驾车和过累开车使得道路事故急剧增加,给人民群众的生活和社会的安全带来了巨大的隐患。所以对开车人疲劳程度的检验和辅助开车装置的研发显得越来越急迫和重要。凭借关于人脸的研... 详细信息

在交通飞速跃进的现代社会,开车的人数增长迅速,但醉酒驾车和过累开车使得道路事故急剧增加,给人民群众的生活和社会的安全带来了巨大的隐患。所以对开车人疲劳程度的检验和辅助开车装置的研发显得越来越急迫和重要。凭借关于人脸的研究结果,本文主要是通过PCA理论和其他相关算法实现开车人脸检验,并根据检验结果辅助驾驶员安全行驶。论文的核心工作是通过算法,实现了定位开车人脸位置、通过开车人肤色特征结合坐标投影算法快速计算面部表情变化过程中表现出来的数字特征,并在后文根据这些特征判断人脸面部动作。接下来关注张开、半闭合、闭合这三个情况嘴和眼的变化进行拍照,采集到有用的高度联系的数据,通过这些数据判断驾驶员是否出现呵欠及眼睛闭眼等动作,进而帮助建立判断模型和进行系统的设计。凭借检查到的开车人的局部图像完成开车人过累状态的判别,可以帮助开车人驾车,避免事故的发生。开车人脸过累识别不但是当前研究的热点,还是机器视觉和模式识别的拓展,在考察脸局部特征的基础上,凭借分块矩阵划分的手段,结合开车人过累时所特有的境况,设法把人脸的特征器官勾勒出来,强调了关键数据,弱化了不重要数据造成的干扰,然后综合判断开车人的过累情况,这个做法效果好,准确度高,由于驾驶员疲劳识别对于速度和精度要求都很高,本系统的精度基本符合要求。本文研究的内容主要是基于肤色模型的开车人人脸检测,基于分块PCA的人脸局部特征驾驶员特征识别以及整个驾驶员疲劳识别系统的构建。

关键词：机器视觉颜色空间人脸检测 PCA 疲劳驾驶识别

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汽车疲劳驾驶的监测与控制研究

汽车疲劳驾驶的监测与控制研究

作者：戚基艳沈阳工业大学

学位级别：硕士

随着我国交通事业的发展和汽车数量的增多,道路交通事故逐年增多,给人们的生产生活和安全带来了极大的危害。驾驶疲劳是造成交通事故的主要原因之一。因此,研究驾驶疲劳的形成及监测与控制方法,对于减少交通事故发生具有重要意义。本... 详细信息

随着我国交通事业的发展和汽车数量的增多,道路交通事故逐年增多,给人们的生产生活和安全带来了极大的危害。驾驶疲劳是造成交通事故的主要原因之一。因此,研究驾驶疲劳的形成及监测与控制方法,对于减少交通事故发生具有重要意义。本课题从人因工程学角度出发,从外界环境和驾驶员自身因素两个方面,分析了驾驶疲劳的形成过程及其机理。以疲劳相关理论为基础,构建了承担驾驶负荷的驾驶员身体系统框图。把驾驶行为的三阶段,即感知、判断、动作三个阶段的每一阶段所产生的疲劳严格区分为精神疲劳和体力疲劳。根据驾驶疲劳的程度,把驾驶员的疲劳程度分为了四类,建立了驾驶疲劳累积模型。根据对驾驶疲劳形成的系统分析,概括了现阶段疲劳驾驶监测技术的研究方向,并提出了监测疲劳驾驶的检测方法。通过MATLAB软件对安装在汽车遮阳板上的摄像头采集的图像进行处理： (1)肤色具有聚类性,基于肤色的颜色信息在一定程度上可以将人脸与大部分背景分割开来的特点,而且基于肤色的人脸检测算法执行速度快,计算过程简单,满足了驾驶疲劳监测的实时性要求。人脸的肤色特性不随着人脸的缩放,旋转等几何变化而变化,具有很好的鲁棒性。所以,首先对采集的图像进行肤色识别和裁剪。 (2)利用图像预处理技术,对肤色识别裁剪后的图像进行处理：图像灰度化、灰度强化、中值滤波、直方图均衡化、二值化等。然后,对图像进行数学形态学的处理,根据得出的图像特点进行裁剪,加速处理速度。通过图像填充算法,使得图像中只有白色眼睛部分和黑色背景部分。计算图像中白色像素数,判断眼睛的状态。最后,利用PERCLOS原理判断驾驶员的状态。 (3)根据车载电脑的相关知识,建议了车载电脑的主要配置。并在汽车相关装置的基础上,提出了驾驶疲劳监测的主动安全技术的设想。

关键词：人因工程驾驶疲劳疲劳驾驶识别 MATLAB 车载电脑

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基于时域与时间间隔视角的疲劳驾驶检测研究

基于时域与时间间隔视角的疲劳驾驶检测研究

作者：王先朋武汉理工大学

学位级别：硕士

道路交通事故已经成为导致人员非正常伤亡的主要原因,而超过40%的重大交通事故与驾驶员疲劳驾驶有关。研究疲劳驾驶检测技术是减少因疲劳导致的交通事故发生的主要途径,对交通安全具有非常重要的意义。而高频交通数据已逐渐成为常态,因... 详细信息

道路交通事故已经成为导致人员非正常伤亡的主要原因,而超过40%的重大交通事故与驾驶员疲劳驾驶有关。研究疲劳驾驶检测技术是减少因疲劳导致的交通事故发生的主要途径,对交通安全具有非常重要的意义。而高频交通数据已逐渐成为常态,因此本文分别从时域（现有研究视角）和时间间隔（基于交通数据的高频特性）的角度对实车驾驶实验数据进行疲劳驾驶的识别,通过量化模型客观分析驾驶行为特征的变化,结合随车观察员对驾驶员面部特征的主观判断来识别驾驶状态。本文主要工作如下:首先,对驾驶行为数据做描述性统计分析。本文运用描述性统计对正常和疲劳（随车观察员实时主观判断）两种状态下的驾驶行为指标进行对比分析,采用顺序浮动后向选择算法筛选具有代表性的特征构造样本特征集,以做疲劳驾驶行为识别研究。其次,从时域的视角出发基于信息融合方法和灰区间聚类方法对实车驾驶数据做疲劳驾驶行为识别研究。本文提出针对实车驾驶数据采用加权投票K-近邻（KNN）方法进行单特征决策层融合后的疲劳驾驶行为检测,同时采用朴素贝叶斯方法对多个驾驶行为特征进行特征层融合后的疲劳驾驶行为检测。针对数据有部分异常或缺失的样本,提出区间灰数填补技术对其进行填补,运用灰区间聚类方法做疲劳驾驶行为检测。分析表明贝叶斯方法比加权投票KNN算法的识别效果稍好,区间灰数填补后的灰区间聚类方法识别准确率也较高,能够有效的利用有缺失数据的信息。最后,从时间间隔的视角基于Grey-LogACD耦合模型研究车速变化持续期与疲劳程度的关系。本文提出车速变化持续期的概念来刻画车速变化状态,运用经典自回归条件持续期模型（ACD）来对车速变化持续期的波动进行拟合,将疲劳程度因子引入LogACD模型中,考虑到车速变化持续期的灰色特性,运用分数阶灰色模型对模型残差进行修正,建立Grey-LogACD耦合模型研究车速变化持续期与疲劳程度的关系。结果表明,Grey-LogACD耦合模型比LogACD模型对车速变化持续期的波动拟合效果更好,随着疲劳程度的提升,车速变化持续期的均值也会越来越大。

关键词：疲劳驾驶识别加权投票KNN算法朴素贝叶斯分类灰区间聚类方法 Grey-LogACD耦合模型

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沥青罐车在途风险监测系统设计

山东交通科技 2022年第3期 174-176页

作者：樊金禹张瀚坤郭承进高立晓李颖山东高速物资储运有限公司山东淄博255000 山东省交通科学研究院山东济南250031 山东省路域安全与应急保障交通运输行业重点实验室山东济南250102

为保障沥青罐车运行安全,设计了一套沥青罐车在途风险监测系统。此系统通过罐车盲区监测、疲劳驾驶监测、车辆定位与轨迹回放等功能,对沥青罐车运行风险进行监测,从而保障车辆行驶安全。

关键词：沥青罐车在途风险监测盲区监测疲劳驾驶识别