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基于嵌入式设备的实时疲劳检测系统研究

基于嵌入式设备的实时疲劳检测系统研究

作者：唐徐平南京林业大学

学位级别：硕士

疲劳驾驶是交通事故的主要诱因之一,关于检测司机是否疲劳驾驶,已成为了众多学者研究的主流方向。一般而言,疲劳驾驶检测分为三个阶段:从原始图片中检测到脸部、从脸部图片中定位到眼睛、根据眼睛状态判断是否疲劳。在摄像头输入拍摄图... 详细信息

疲劳驾驶是交通事故的主要诱因之一,关于检测司机是否疲劳驾驶,已成为了众多学者研究的主流方向。一般而言,疲劳驾驶检测分为三个阶段:从原始图片中检测到脸部、从脸部图片中定位到眼睛、根据眼睛状态判断是否疲劳。在摄像头输入拍摄图像后,人脸检测阶段从图像中提取出驾驶员的人脸部分,人眼检测阶段从人脸中准确提取出人眼位置,疲劳识别阶段则从提取的人眼中判断出驾驶员是否处于疲劳状态。人脸检测是目标检测的一种,最有代表性的是知名的Faster R-CNN,其准确率远高于传统机器学习方法。然而,准确率提升的代价是计算复杂性的提高,这些在GPU上才能训练出来的模型难以用在工业领域,运行效率仅为GPU的1/10的CPU才是工业界常见的选择。在此背景下,单目标多目标检测器(Single Shot Multi Box Detector,SSD)和YOLO(You Only Look Once,YOLO)算法被提出用于改进深度目标检测的运行速度,但经过实验,发现这些方法在树莓派上的运行速度仅仅有2-3 fps,其中CPU和GPU的差距,以及树莓派与计算机CPU性能差距都是造成运行速度缓慢的原因。深度目标检测模型的速度决定了是否能够应用在工业领域中。在此背景下,针对疲劳驾驶拍摄图片的特殊性,本文对SSD算法进行了改进,在准确率仅损失0.78%的代价下,将运行速度提升至10.06 fps。考虑到驾驶员图像中人脸较大、仅仅需要识别出单张人脸的特性,本文的改进包括以下三个部分:1.引入轻量级网络MobileNet＿V2取代原SSD算法中的VGG作为特征提取网络主干;2.放弃目标检测中耗时占比较大的小目标检测特征图;3.取消耗时长的非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)算法,直接取概率最大的特征窗口作为检测结果。人脸检测部分已经识别出完整人脸,在此基础上检测人眼位置是相对简单的任务,本文使用机器学习算法以节省运行时间,满足实时需求,最终人眼检测部分使用了Gentle Adaboost算法,相较于传统的分类算法引入了bagging的概念,有更高的准确率。此外,本文使用Camshift算法进行人眼跟踪,跟踪算法速度更快,可以有效降低人眼检测算法触发频率,提升整体系统实时性。检测出人眼位置后,本文使用眼睛闭合时间比例(Percentage of Eyelid Closure Over the Pupil Over Time,perclos)方法在识别出的人脸上进行疲劳驾驶识别,经过多轮实验,认定人眼闭合标准选择P80标准,并配合眨眼频率制定清醒、轻度疲劳、疲劳和重度疲劳的阈值。最后通过组建摄像头、树莓派、电池、扬声器部分搭建了防疲劳驾驶系统。

关键词：疲劳驾驶检测人脸检测 MobileNet_V2 perclos算法 Single-shot detection

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驾驶员疲劳驾驶预警系统的设计

哈尔滨工业大学学报 2011年第5期43卷 139-143页

作者：马乐姜立标王会荣王蒙中国农业大学工学院北京100083 华南理工大学广州汽车学院广州510800 华南理工大学机械与汽车工程学院广州510640 哈尔滨工业大学威海汽车工程学院山东威海264209 Griffith College Dublin Dublin

针对疲劳驾驶监测的要求,设计了一种基于TI公司高速图像处理芯片TMS320DM642的疲劳驾驶预警系统,用以判定驾驶员的疲劳程度,降低交通事故.系统采用机器视觉的方法,先通过CCD摄像头拍下驾驶员的面部图像序列,然后检测出脸部,从而定位眼睛... 详细信息

针对疲劳驾驶监测的要求,设计了一种基于TI公司高速图像处理芯片TMS320DM642的疲劳驾驶预警系统,用以判定驾驶员的疲劳程度,降低交通事故.系统采用机器视觉的方法,先通过CCD摄像头拍下驾驶员的面部图像序列,然后检测出脸部,从而定位眼睛,再利用perclos算法判定疲劳状态.实验结果表明,该系统准确率高、速度快,可以满足非接触式、全天候、实时监测的要求.

关键词：疲劳驾驶数字信号处理器人脸检测 perclos算法级联分类器

结合深度学习和边缘计算的作业人员专注性检测方法

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自动化与信息工程 2023年第5期44卷 46-51页

作者：赵彦龙赵三伟闫伟才钟震宇内蒙古军区数据信息室内蒙古呼和浩特010051 武汉滨湖电子有限责任公司湖北武汉430205 中通服咨询设计研究院有限公司江苏南京210023 广东省科学院智能制造研究所/广东省现代控制技术重点实验室广东广州510070

在生产作业过程中,作业人员注意力不集中是生产事故发生的主要诱因。针对现有的专注性研究方法过于依赖高性能计算设备,存在部署困难和隐私数据泄露等问题,提出一种结合深度学习和边缘计算的作业人员专注性检测方法。首先,利用YOLOv5算... 详细信息

在生产作业过程中,作业人员注意力不集中是生产事故发生的主要诱因。针对现有的专注性研究方法过于依赖高性能计算设备,存在部署困难和隐私数据泄露等问题,提出一种结合深度学习和边缘计算的作业人员专注性检测方法。首先,利用YOLOv5算法对使用手机、抽烟和喝水3种常见的分心行为进行实时检测;然后,采用轻量化人脸关键点检测网络和perclos算法对作业人员的疲劳程度进行评估,并对疲劳状态进行预警;最后,采用基于通道剪枝的压缩算法将分心行为检测网络和疲劳行为检测网络部署于低功耗的便携式边缘计算设备,避免作业人员隐私和商业数据泄露的风险。实验结果表明,该方法对疲劳行为和分心行为的检测准确率分别达98.6%和99.8%,满足实际的部署需求。

关键词：专注性检测 YOLOv5算法人脸关键点检测网络 perclos算法通道剪枝的压缩算法

基于主动表观模型及perclos的疲劳检测研究

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铁路计算机应用 2016年第11期25卷 5-8,14页

作者：唐春林杨昌休陈兴劼重庆公共运输职业学院轨道车辆与机械系重庆402247

针对城市轨道交通电客车司机长时间驾驶产生的疲劳问题,目前主要是通过规章制度及警惕按钮来解决,这样既增加司机的劳动强度,也对司机疲劳驾驶检测效果有限。文章针对电客车司机现场工作环境,提出了一种主动在线实时检测方法,该方法通... 详细信息

针对城市轨道交通电客车司机长时间驾驶产生的疲劳问题,目前主要是通过规章制度及警惕按钮来解决,这样既增加司机的劳动强度,也对司机疲劳驾驶检测效果有限。文章针对电客车司机现场工作环境,提出了一种主动在线实时检测方法,该方法通过视频序列分析人脸信息,采用主动表观模型完成对人眼的识别及定位,采用perclos算法完成对司机疲劳检测。实验证明,该模型和算法能够很好地完成对司机的疲劳检测。

关键词：电客车司机疲劳检测主动表观模型 perclos算法

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基于DSP的驾驶员疲劳实时预警系统设计

控制工程 2019年第1期26卷 92-98页

作者：李照舒志兵南京工业大学电气工程与控制科学学院南京211800

为设计并且实现了一个基于DSP的嵌入式车载疲劳检测系统。构建了由CCD,TMS320DM6437,红外光源组成的硬件平台。结合perclos模型来进行驾驶员疲劳程度的判断。针对AdaBoost算法中不适合TMS320C6437处理器特点的大量浮点运算,在保持AdaBo... 详细信息

为设计并且实现了一个基于DSP的嵌入式车载疲劳检测系统。构建了由CCD,TMS320DM6437,红外光源组成的硬件平台。结合perclos模型来进行驾驶员疲劳程度的判断。针对AdaBoost算法中不适合TMS320C6437处理器特点的大量浮点运算,在保持AdaBoost算法精度的基础上,提出了一套浮点数转定点数的代码优化方案。经过大量实验,对比其相关领域研究成果,该系统具有在黑夜或光线变化强烈的情况下依然保持检测精度,可靠性高、实时性好的特点,驾驶员疲劳检测系统能够在实际的交通运输中应用。

关键词：疲劳驾驶人脸检测 perclos算法 DSP 优化

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多算法融合的疲劳驾驶监测算法设计与实现

太原理工大学学报 2016年第4期47卷 518-522页

作者：陈东伟张喆韩娜郭浩北京理工大学珠海学院计算机学院广东珠海519085 太原理工大学计算机科学与技术学院太原030024 山西省公安厅网络安全保卫总队太原030001

现实中基于图像处理的疲劳驾驶监测往往因环境的变化而具有不确定性。监测算法不规范,以致于疲劳驾驶监测任务很具有挑战性。为了解决此问题,提出了一种基于多算法融合的动态滑动窗口算法框架。首先利用Adaboost算法识别人眼,然后改进O... 详细信息

现实中基于图像处理的疲劳驾驶监测往往因环境的变化而具有不确定性。监测算法不规范,以致于疲劳驾驶监测任务很具有挑战性。为了解决此问题,提出了一种基于多算法融合的动态滑动窗口算法框架。首先利用Adaboost算法识别人眼,然后改进Otsu算法来自适应各种不同环境;进而提出动态滑动窗口算法来得到睁闭眼之间的最佳阈值;最终,利用改进的perclos算法估计疲劳驾驶状态的不同级别。针对环境的变化采用睁闭眼判断窗口随人眼特征变化而更新的策略,系统使用摄像头实时捕获人眼图像,并在PC机上进行仿真测试,可在130-150ms之间实现不同疲劳状态的识别。实验结果表明,此算法框架能够有效、快速的分辨驾驶员不同的疲劳状态。

关键词： Adaboost算法自适应Otsu算法动态滑动窗口 perclos算法人眼检测疲劳驾驶

基于改进Adaboost算法的汽车疲劳驾驶预警系统设计

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基于改进Adaboost算法的汽车疲劳驾驶预警系统设计

作者：王会荣哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着汽车的普及，普通汽车代步的功用已经不能满足人的需求，车辆的主动安全技术受到越来越多人的关注。为了满足人们的这种需求，借鉴国外先进的设计理念，提出了设计汽车驾驶员疲劳驾驶预警系统的设想。为了满足人们对汽车疲劳驾驶安... 详细信息

随着汽车的普及，普通汽车代步的功用已经不能满足人的需求，车辆的主动安全技术受到越来越多人的关注。为了满足人们的这种需求，借鉴国外先进的设计理念，提出了设计汽车驾驶员疲劳驾驶预警系统的设想。为了满足人们对汽车疲劳驾驶安全性的追求，通过分析疲劳驾驶预警系统的结构和工作原理，提出一种基于高速数字信号处理器DSP的图像采集和处理系统。针对疲劳驾驶预警系统的非接触式、实时性、全天候要求对图像采集模块进行电子元器件的选型、图像采集流程分析、软件算法的设计和程序的调试，并对汽车疲劳驾驶硬件电路进行模块化设计。对图像预处理中直方图均衡、中值滤波和人脸识别的原理进行研究，对图像直方图均衡、中值滤波和人脸识别的软件算法进行设计。在设计过程中，运用CCS软件进行算法的设计和调试。系统采用机器视觉的方法，先通过CCD摄像头拍下驾驶员的面部图像序列，为了实现实时的人脸检测，采用级联分类器的手段，用Gentle-adaboost训练基于MBLBP特征的强分类器来进行软件算法的设计和程序的调试，然后检测出脸部，从而定位眼睛，再利用perclos判定疲劳状态。实验结果表明该系统准确率高、速度快，可以满足非接触式、全天候、实时监测的要求，实现人脸图像的实时处理。人脸识别是疲劳预警系统最重要的部分，它直接影响到疲劳预警的实时性、准确性和灵敏度。本文首先根据预警设计理论和要求设计系统的硬件组成和软件流程;然后基于CCS对人脸算法进行编写和调试;最后对软件算法进行优化设计，并依此实现人脸识别。

关键词：疲劳驾驶人脸检测 perclos算法 MBLBP特征级联分类器

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驾驶疲劳测评方法研究及其DSP实现

驾驶疲劳测评方法研究及其DSP实现

作者：王洪涛武汉理工大学

学位级别：硕士

据交通部门对道路交通事故死亡人数的统计，我国连续数年一直居世界第一位，汽车司机的疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。因此对驾驶疲劳检测以及如何有效的监测和防止驾驶员疲劳驾驶的研究，对于降低交通事故，有着十分重要的现... 详细信息

据交通部门对道路交通事故死亡人数的统计，我国连续数年一直居世界第一位，汽车司机的疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。因此对驾驶疲劳检测以及如何有效的监测和防止驾驶员疲劳驾驶的研究，对于降低交通事故，有着十分重要的现实意义。本文首先介绍了国内外有关驾驶疲劳的研究现状，重点研究了眼睛的疲劳机理，借鉴美国联邦公路管理局FHWA(Federal HighwayAdministration)有关研究驾驶疲劳方面的文献，讨论了perclos(percentage 0f eyelid closure over the pupil over time单位时间内眼睛闭合时间所占的百分率)和其他眼睛活动测量方法的有效性，从理论上证明perclos是目前测量机动车驾驶疲劳最佳方法，因此本文中选用perclos作为驾驶员疲劳程度判定的依据。其次，本文详细分析了当前眼睛疲劳检测方法中的技术关键和难点，在数字图像处理基础上完成人脸实时检测及人眼定位跟踪算法，引入灰色理论作为图像处理的手段，对灰色系统理论的基本思想和一些重要的定义、定理进行了较深入地介绍和推导，介绍了基于灰色预测模型方法和基于灰色预测模型的非线性图像滤波器设计方法。利用AGO数据生成和GM(1，1)模型，设计出一套滤波算法和基于灰色关联的边缘检测算法，并进行了理论证明和MATLAB实现。最后针对疲劳检测算法中大数据量、高速传输、复杂运算的实际需要，构建了由CCD、TMS320C6416、SAA7115、SAA7105等芯片组成的视频采集系统。设计了一种车载的、非接触式的、实时的、基于DSP实时驾驶疲劳检测系统。

关键词：驾驶疲劳人脸检测 perclos算法灰色系统理论 GM(1,1)模型

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疲劳驾驶检测系统的研究与实现

疲劳驾驶检测系统的研究与实现

作者：王军东北大学

学位级别：硕士

随着生活水平的提高,交通运输事业的发展,道路交通事故逐年增多。频繁发生的交通事故中,疲劳驾驶是引发交通事故的主要原因之一,其造成的交通事故占交通事故总数的10%以上。因此,如何准确、快速的判断驾驶员的疲劳状态,对减少交通事故... 详细信息

随着生活水平的提高,交通运输事业的发展,道路交通事故逐年增多。频繁发生的交通事故中,疲劳驾驶是引发交通事故的主要原因之一,其造成的交通事故占交通事故总数的10%以上。因此,如何准确、快速的判断驾驶员的疲劳状态,对减少交通事故的发生具有重大意义。本文重点研究了人脸检测、人眼定位以及在其基础上的疲劳判断。疲劳驾驶检测系统主要由分类器训练模块、图像采集模块、图像处理模块、目标检测模块和疲劳判断模块五部分组成。利用Adaboost算法完成分类器训练模块,可以在目标图像中检测出人脸,定位出人眼的位置。图像采集模块是通过摄像头来采集目标图像的视频帧,获得原始的目标图像。图像处理模块对摄像头采集到的目标原始图像进行灰度处理、图像二值化、图像增强和图像去噪声处理,得到待检测的目标图像,以便更加准确的检测出人眼位置。分类器训练模块训练的分类器加载到系统中在目标检测模块中完成对目标的检测。疲劳判断模块是利用perclos算法,完成对定位的眼睛进行疲劳判断。通过自适应算法不断地改进阈值的设定,以提高疲劳检测系统的性能。采用了Microsoft Visual Studio 2005开发环境来开发疲劳驾驶检测系统的识别和检测算法,实现时用到了Intel的OpenCV库,在研祥智能的EC5-1719CLDNA嵌入式开发板上实现,并对系统进行了相关的测试。整个系统基本实现了对目标的疲劳状态检测的功能,能对正面、侧面和戴眼镜的目标进行判断,具有较高的准确性。同时,系统不仅应用到驾驶员的疲劳检测,也可以对一些监控室、大型控制室等场合的操控人员进行疲劳检测,来减少因疲劳而导致的重大损失。

关键词：疲劳驾驶 Adaboost算法目标检测 OpenCV库人眼定位 perclos算法疲劳判断