基于改进PERCLOS的疲劳驾驶检测系统的设计

摘要：

针对疲劳驾驶事件频发、检测难度较高的问题,设计一种基于改进PERCLOS的疲劳驾驶检测系统.以搭载CMOS摄像头的OpenMV作为主控,实时检测驾驶人的人脸图像,采用基于Haar特征的Cascade分类器来分割人眼区域,再从人眼区域内提取瞳孔的颜色深度特征,计算得出人眼开合度,从而判断驾驶员是否在眨眼.使用眨眼频率替代PERCLOS算法中的眼睛闭合时间的评价指标,结合方向盘握力特征和汽车横向加速度特征进行多传感器信息融合,综合判断驾驶员是否处于疲劳状态.实验结果表明,系统检测准确率达到90%以上,实时性较强,能够以一种低成本方案解决疲劳驾驶检测的需求.

关键词：PERCLOS、疲劳驾驶、CMOS摄像头、OpenMV、Cascade分类器、颜色特征提取、多传感器信息融合

所属期刊栏目：46

分类号：TN911.23-34;TP391.4

资助基金：广东省普通高校重点领域专项2022ZDZX1041

在线出版日期：2023-11-21（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：41-45