基于头部姿态眼睛差分定位的 驾驶员疲劳检测

摘要：

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AdaBoost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

所属期刊栏目：18

分类号：U491.255(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：辽宁省科技厅联合基金201602375

在线出版日期：2018-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：230-234