駕駛員不良情緒狀態檢測系統的方法研究

馬興民，孫文財，徐 藝，鄭鵬宇

(1.煙臺職業學院汽車工程系，山東煙臺264670;2.吉林大學交通學院，長春130022; 3.吉林省外國企業服務有限公司，長春130021)

駕駛員不良情緒狀態檢測系統的方法研究

馬興民1，孫文財2，徐 藝2，鄭鵬宇3

(1.煙臺職業學院汽車工程系，山東煙臺264670;2.吉林大學交通學院，長春130022; 3.吉林省外國企業服務有限公司，長春130021)

針對駕駛員因處于非常狀態下駕車而頻繁導致交通事故問題，設計了駕駛員不良情緒狀態檢測系統。該系統采用LBP(Local Binary Patterns)和SVM(Support Vector Machine)決策樹相結合的算法分析、識別人臉表情。經實驗驗證，該方法有較高的準確率，系統運行速度快。

不良情緒狀態;計算機視覺;情緒狀態檢測;支持向量機

0 引 言

隨著社會經濟的發展，車輛逐漸增多，交通事故也頻繁發生，而駕駛人員的因素是引發事故的主要原因。其中駕駛人員的狀態占據首要位置，直接影響駕駛人員開車的注意力、緊急情況處理方式、操作的反應速度，進而影響車內人員的人身安全。而駕駛人員的狀態主要指其自身的情緒狀態，如:興奮駕駛、憤怒駕駛和悲傷抑郁駕駛等。這里把駕駛員不適合駕車的狀態稱為不良駕駛狀態。曾有相關研究對交通肇事原因做了相關調查，結果顯示，因駕駛人員伴有不良駕駛狀態而產生交通事故的次數占總交通事故33%［1，2］。

由此可見，駕駛人員的情緒狀態關系到行人及乘車人員的生命安全，因此關注駕駛員不良情緒狀態并對其進行預警與緩解是非常有必要的。

人的情緒狀態往往可通過外在面部表情體現，因此實現系統功能的主要方面為表情識別。……