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基于面部特征的驾驶员疲劳状态检测

基于面部特征的驾驶员疲劳状态检测

作者：刘忠旭长春工业大学

学位级别：硕士

随着经济的不断发展,车辆保有量逐年增加,由此引发的交通事故愈加严重,给驾驶员和行人的财产以及生命安全带来巨大的潜在威胁。相关研究表明,疲劳驾驶是造成交通安全问题的重要原因之一。在新型冠状病毒肺炎（COVID-19）全球肆虐的大背... 详细信息

随着经济的不断发展,车辆保有量逐年增加,由此引发的交通事故愈加严重,给驾驶员和行人的财产以及生命安全带来巨大的潜在威胁。相关研究表明,疲劳驾驶是造成交通安全问题的重要原因之一。在新型冠状病毒肺炎（COVID-19）全球肆虐的大背景下,驾驶员需要经常佩戴口罩,这给疲劳驾驶检测任务带来了新的挑战。综合国内外对疲劳驾驶检测的研究现状,目前可归纳为三种类型:基于驾驶员生理特征的检测方法、基于车辆行为特征的检测方法和基于驾驶员面部特征的检测方法。综合比较,基于面部特征的疲劳检测方法具有实时性、准确率高及成本低等优点,在计算机技术与AI的快速发展中日益成为主流。另外,在COVID-19疫情的大背景下,驾驶员佩戴口罩会丢失部分面部特征。因此,本文提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的驾驶员疲劳状态检测方法。主要研究内容如下:（1）确定总体方案。根据需求分析,设计口罩遮挡下的驾驶员疲劳检测总体框架,包括图像获取、面部检测,口罩遮挡识别、特征定位与状态分析及疲劳状态检测。当设备检测到司机处于疲劳状态时,提醒其停车休息,保障自身与乘客安全。（2）口罩遮挡下的人脸检测算法。首先,通过摄像头获取驾驶员视频,采用MTCNN算法进行人脸检测,该网络结构具有设备要求低、易训练和准确率高的优点;然后,使用Mobile Net-V2算法进行口罩遮挡识别,该算法具有易移植、运行时间短和识别准确率高等优势。（3）面部特征定位及状态识别。首先,通过Shi-Tomasi算法进行眼睛角点定位;然后,通过人脸边框和眼角坐标定位眼部和嘴部区域;最后,截取并校正眼部和嘴部图像,将其作为输入传送到基于卷积神经网络（CNN）构建的眼睛状态识别模型（EOCR-Net）和嘴巴状态识别模型（MOCR-Net）中,识别眼睛睁开还是闭合和嘴巴张开还是闭合。在分类器训练过程中,通过诸如旋转、放大缩小、光照变化等数据增强方法来扩充眼睛和嘴巴样本数据集,防止因样本过少造成准确率低和稳定性差的情况。（4）驾驶员疲劳状态分析。识别出眼部和嘴部状态后,融合打哈欠参数、眼睛闭合时间百分比参数（Percentage of Eyelid Closure over the Pupi I over Time,perclos）以及持续闭眼时间三个参数判断驾驶员疲劳程度,并进行了实验。实验结果表明,本文提出基于深度学习的疲劳驾驶检测方法,当系统检测到驾驶员处于疲劳状态时,能够及时给予提醒,且能在保证实时性的前提下达到较高准确度。

关键词：状态识别疲劳驾驶卷积神经网络 PERCLOS准则

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基于多特征信息融合的疲劳驾驶检测算法

重庆工商大学学报(自然科学版) 2024年

作者：张兴旺王凤随杨海燕高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室安徽工程大学电气工程学院

目的针对目前驾驶员疲劳驾驶检测不能兼顾检测速度与检测准确率的问题，提出了一种基于YOLOv7改进模型的疲劳驾驶检测算法。方法首先，为提高模型的收敛速度，增强模型的检测性能，算法将传统的卷积层替换为深度过度参数化卷积层，通... 详细信息

目的针对目前驾驶员疲劳驾驶检测不能兼顾检测速度与检测准确率的问题，提出了一种基于YOLOv7改进模型的疲劳驾驶检测算法。方法首先，为提高模型的收敛速度，增强模型的检测性能，算法将传统的卷积层替换为深度过度参数化卷积层，通过增加可学习的参数加快拟合过程。其次，针对存在遮挡目标的场景，传统的下采样过程容易导致特征丢失严重，为提高对遮挡目标检测的准确性，算法引入了基于SE注意力改进的DS-Conv模块。再次，为了提高模型对小目标的检测能力，算法在特征提取层中添加了多尺度特征提取MSS注意力模块，能够在不同尺度上捕捉目标的细节和上下文信息。最后，在检测出的人脸上根据PERCLOS准则进行疲劳驾驶判定。结果实验结果表明，改进算法在WIDERFACE数据集的Easy，Medium，Hard子集上分别达到了96.0%，94.6%，88.1%。结论改进算法结构简单，参数量较少，满足人脸目标实时检测的要求，适合部署在车载系统等资源有限的环境中，有效保障驾驶员的驾驶安全。

关键词：疲劳驾驶检测多特征信息融合通道注意力多尺度特征提取 PERCLOS准则

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基于头部姿态眼睛差分定位的驾驶员疲劳检测

科学技术与工程 2018年第31期18卷 230-234页

作者：唐阳山徐忠帅杨语尧辽宁工业大学汽车与交通学院锦州121000

基于面部特征的驾驶员疲劳判断是应用最广泛的方法,而眼睛睁闭程度最直接表达驾驶员的精神状态。传统的眼睛检测方法受环境、传输、头部姿态的影响,眼睛的定位精度不高,从而导致疲劳分析不准确。提出一种基于脸部图像灰度差进行眼睛检... 详细信息

基于面部特征的驾驶员疲劳判断是应用最广泛的方法,而眼睛睁闭程度最直接表达驾驶员的精神状态。传统的眼睛检测方法受环境、传输、头部姿态的影响,眼睛的定位精度不高,从而导致疲劳分析不准确。提出一种基于脸部图像灰度差进行眼睛检测的方法:正常情况下在人脸上半部只有眼睛进行睁闭的活动,故眼部区域灰度会发生变化,由此来进行标定。该方法主要包括基于Ada Boost算法的人脸识别、图像预处理、眼睛的检测、积分投影法计算眼睛的高宽比,以及基于perclos(percentage of eyelid closure)准则的驾驶员疲劳判断。最后分别基于头部左转、右转和正视三种情况下进行实验。根据结果表明该方法能够较好地进行眼睛的检测,对于进行驾驶员的疲劳判断有极大的意义。

关键词：灰度变化人脸识别眼睛检测积分投影法 PERCLOS准则

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船舶机舱值班人员眼部视觉识别及疲劳状态监测

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船舶机舱值班人员眼部视觉识别及疲劳状态监测

作者：张堃大连海事大学

学位级别：硕士

据国际海事组织统计表明,海员疲劳值班已经成为船舶航行潜在危险因素,80%以上的海上交通事故与疲劳值班有间接或直接的关系。虽然,目前有多种不同的驾驶员疲劳检测方法和技术,但主要针对机舱值班人员站姿或坐姿、走动或坐立的状态进行... 详细信息

据国际海事组织统计表明,海员疲劳值班已经成为船舶航行潜在危险因素,80%以上的海上交通事故与疲劳值班有间接或直接的关系。虽然,目前有多种不同的驾驶员疲劳检测方法和技术,但主要针对机舱值班人员站姿或坐姿、走动或坐立的状态进行监测。本文提出通过检测机舱值班人员的脸眼状态来判断其疲劳状态。首先本文利用训练好的AdaBoost算法结合Haar-Like特征对机舱值班人员的人脸进行定位,在此基础上,采用改进的AdaBoost算法对人眼进行定位。最终,利用改进的PERCLOS准则对机舱值班人员的疲劳状态进行监测。本文主要的研究内容分为以下两个方面:(1)采用结合Haar-Like特征值的AdaBoost算法对机舱值班人员进行人脸识别;同时,在检测到人脸的基础上,利用改进的AdaBoost算法进行人眼的精确识别。研究结果表明:与传统的模板匹配算法相比,该算法能够更加准确的识别出人脸和人眼位置。(2)提出采用改进的perclos疲劳判定准则,即单位时间内眼睛翻转次数占总帧数比值的方法对机舱值班人员的疲劳状态进行监测。计算结果表明.:在对机舱值班人员模拟值班工作视频中,每隔一秒获取一帧人脸图像对值班人员进行脸眼识别,通过识别值班人员人眼状态,计算出改进的perclos值为20%,最终判定为清醒状态,这与其设定实际状态一致。本文提出的目标识别算法能够迅速定位人脸,并且能够继续迅速定位眼睛位置并识别出眼睛的状态,具有运算量少,实时,快捷等优点,可有效监测值班人员疲劳状态,对于提高海上航行安全有着重要的现实意义。

关键词：眼部视觉识别疲劳监测 AdaBoost算法 PERCLOS准则

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基于面部特征信息的疲劳检测算法研究

光电技术应用 2020年第1期35卷 51-55页

作者：肖东张堃烟台大学光电信息科学技术学院山东烟台264005 山东交通职业学院山东潍坊261206

目前疲劳检测在生活中很多方面都有应用,尤其在驾驶领域,包括道路驾驶、轮船驾驶以及飞机驾驶等。疲劳程度的判断对于驾驶领域有着一定的帮助,可以减少事故的发生。鉴于此情况,提出一种改进的perclos疲劳检测算法,用于对驾驶人员进行疲... 详细信息

目前疲劳检测在生活中很多方面都有应用,尤其在驾驶领域,包括道路驾驶、轮船驾驶以及飞机驾驶等。疲劳程度的判断对于驾驶领域有着一定的帮助,可以减少事故的发生。鉴于此情况,提出一种改进的perclos疲劳检测算法,用于对驾驶人员进行疲劳检测。首先,在现有AdaBoost算法的前提下,通过与Haar-Like特征相结合,分析人脸面部特征;其次,利用改进的perclos算法对驾驶人员的疲劳状态进行监测,对其做出疲劳判断。

关键词：疲劳检测 PERCLOS准则 AdaBoost算法

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