司機(jī)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

《司機(jī)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。

1、司機(jī)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)摘要：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，商用長(zhǎng)途運(yùn)輸車越來越多，司機(jī)為了追求經(jīng)濟(jì)效益，經(jīng)常罔顧交通法的規(guī)定疲勞駕駛，而一些私家車也因?yàn)楦鞣N各樣的原因經(jīng)常鋌而走險(xiǎn)疲勞駕駛，釀成很多人間慘劇。為了減少減輕司機(jī)的精神壓力并對(duì)疲勞及時(shí)提示預(yù)警，本論文以計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)為主體，設(shè)計(jì)實(shí)用操作簡(jiǎn)單的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)，輔助駕駛員安全駕駛。司機(jī)疲勞駕駛實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中有很重要的意義。設(shè)計(jì)了一個(gè)利用圖像分析的方法，通過測(cè)量PERCLOS指標(biāo)值來進(jìn)行疲勞判斷的該類系統(tǒng)。系統(tǒng)首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后采用基于YCbCr顏色空間膚色模型進(jìn)行人臉粗定位，根據(jù)人臉特征，逐次進(jìn)行人眼區(qū)域縮?。蛔詈笸ㄟ^對(duì)邊緣信

2、息進(jìn)行先驗(yàn)知識(shí)結(jié)合積分投影的方法進(jìn)行人眼定位和閉合度測(cè)量?？紤]到視頻圖像序列幀與幀之間的相關(guān)性，采用線性運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)的方法對(duì)人眼進(jìn)行跟蹤，減少了系統(tǒng)的運(yùn)算量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明系統(tǒng)能實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地反映司機(jī)的疲勞狀態(tài)。關(guān)鍵詞：疲勞駕駛?cè)四槞z測(cè)??膚色檢測(cè)交通安全?疲勞判斷33目錄摘要Abstract1.疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)研究背景與意義2.疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)2.1國內(nèi)外疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)研究現(xiàn)狀2.1.1國外疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)的研究成果2.1.2國內(nèi)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀2.2疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)淺析2.3駕駛員疲勞檢測(cè)系統(tǒng)的研究2.3.1人臉檢測(cè)2.3.2人眼定位2.3.3疲勞程度的綜合判定3.基于人臉特

3、征的列車司機(jī)疲勞駕駛檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)研究3.1研究?jī)?nèi)容及目標(biāo)3.1.1基于人臉特征的疲勞駕駛檢測(cè)與識(shí)別算法開發(fā)3.1.2疲勞駕駛檢測(cè)與識(shí)別算法OSP移植3.2基于Adaboost算法的人臉檢測(cè)3.2.1人臉檢測(cè)技術(shù)概述3.2.2Adaboost人臉檢測(cè)算法3.3基于Adaboost算法的人臉檢測(cè)軟件實(shí)現(xiàn)3.3.1.樣本訓(xùn)練過程3.3.2人臉檢測(cè)程序3.4人眼檢測(cè)與人眼狀態(tài)分析算法3.4.1基于Adaboost的人眼檢測(cè)算法3.4.2人眼級(jí)聯(lián)分類器效果分析3.4.3人眼狀態(tài)分析算法4.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的駕駛疲勞程度識(shí)別模型4.1基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的駕駛疲勞程度識(shí)別4.2駕駛疲勞程度識(shí)別模型4.2.1

4、駕駛疲勞貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)4.2.2貝葉斯網(wǎng)絡(luò)條件概率表的確定4.2.3駕駛疲勞程度貝葉斯網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型4.3模型有效性驗(yàn)證5.基于FPGA的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)5.1疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案5.1.1系統(tǒng)紅外光源原理5.1.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)5.2系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)5.2.1系統(tǒng)硬件總體架構(gòu)5.2.2圖像采集電路設(shè)計(jì)335.2.3主控板設(shè)計(jì)5.2.4輔助電路設(shè)計(jì)5.2.5系統(tǒng)硬件電路的物理測(cè)試6.基于NiosII多核駕駛疲勞檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)6.1系統(tǒng)介紹6.2系統(tǒng)關(guān)鍵模塊設(shè)計(jì)6.2.1圖像采集模塊設(shè)計(jì)6.2.2圖像處理算法6.2.3圖像處理算法硬件加速的實(shí)現(xiàn)6.2.4數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊設(shè)計(jì)7.疲勞駕駛預(yù)警系

5、統(tǒng)的研究進(jìn)展7.1預(yù)警系統(tǒng)的組成及工作原理7.2典型的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)7.3疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)比較7.4發(fā)展趨勢(shì)8.新型多功能駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)8.1無線腦電信號(hào)采集和分析8.1.1情緒預(yù)警8.1.2疲勞監(jiān)測(cè)8.1.3突發(fā)疾病監(jiān)測(cè)8.2酒精監(jiān)測(cè)9.多源信息融合在駕駛疲勞檢測(cè)中的應(yīng)用9.1駕駛疲勞特征9.1.1PERCLOS值的計(jì)算9.1.2行駛方向改變與駕駛員反應(yīng)不一致情況9.1.3方向盤動(dòng)作狀態(tài)9.1.4連續(xù)駕駛時(shí)間9.1.5實(shí)際時(shí)間參數(shù)9.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)疲勞識(shí)別9.2.1疲勞度量化9.3智能控制技術(shù)在汽車疲勞駕駛監(jiān)控中的應(yīng)用研究9.3.1硬件描述結(jié)束語參考文獻(xiàn)331.研究背景與意義駕駛疲

6、勞川是指駕駛員由于睡眠不足或長(zhǎng)時(shí)間持續(xù)駕駛造成的反應(yīng)能力下降，這種下降表現(xiàn)在駕駛員困倦、打磕睡、駕駛操作失誤或完全喪失駕駛能力。美國印第安那大學(xué)對(duì)交通事故原因的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)85%的事故與駕駛員有關(guān)，車輛和環(huán)境因素只占15%。駕駛員在事故發(fā)生前一瞬間的行為和故障直接導(dǎo)致了事故的發(fā)生，這些行為包括知覺的延遲、對(duì)環(huán)境的決策錯(cuò)誤、對(duì)危險(xiǎn)情況的處理不當(dāng)?shù)?。在所有的駕駛員錯(cuò)誤中，最常見的是知覺延遲和決策錯(cuò)誤，這些錯(cuò)誤會(huì)產(chǎn)生注意力不集中、反映遲鈍、操作不當(dāng)?shù)?，產(chǎn)生這些錯(cuò)誤的根本原因就是駕駛疲勞。隨著我國生活水平的提高，人們的衣食住行等方面有了很大的改善，在交通方面更是有了質(zhì)的飛躍。四通八達(dá)的道路、便捷的交通

7、工具大大地縮短了人與人的距離，其中汽車保有量更是與日俱增，一個(gè)家庭擁有兩輛以上的小車已經(jīng)不是什么新鮮的事情。但是，汽車在帶給人們方便的同時(shí)，隨之而來的交通事故也源源不斷。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國交通事故死亡人數(shù)己連續(xù)10多年居世界第一。我國在滾滾車輪下喪生的人數(shù)，短短十幾年間己從每年5萬多人增長(zhǎng)到10多萬人，是交通事故死亡人數(shù)居世界第二位國家的兩倍。其中，駕駛員疲勞造成交通事故的占總數(shù)的20%左右，占特大交通