基于人眼狀態的駕駛員疲勞檢測

趙曉琳，王世剛，姜秀紅，王曉燕，趙文婷

(吉林大學通信工程學院，長春130012)

基于人眼狀態的駕駛員疲勞檢測

趙曉琳，王世剛，姜秀紅，王曉燕，趙文婷

(吉林大學通信工程學院，長春130012)

為提高駕駛員疲勞檢測的準確性，提出一種改進的眼睛狀態檢測方法。利用“參考白”算法對原始幀圖像做光照補償處理，基于膚色特征檢測出人臉;利用積分投影法將人臉和眼睛分割出來，結合眉毛和眼睫毛之間距離的變化、眼睛區域黑色像素點的個數變化這兩個參數對眼睛的狀態做出判斷。若連續5幀圖像眼睛均為閉合狀態，則系統給出疲勞警報。實驗結果表明，利用兩個參數檢測的準確率高于單個參數檢測的準確率。關鍵詞:疲勞檢測;膚色特征;眼睛狀態

0 引 言

駕駛員疲勞是引發交通事故的一個重要因素。據數據統計，有20%的交通事故發生原因是疲勞駕駛，因此，對駕駛員做出實時準確的疲勞警告尤為重要。近年來，駕駛員檢測系統正在被廣泛研究，通過檢測駕駛員的疲勞程度并給駕駛員發送疲勞警報信息，減少交通事故的發生。國內外的研究人員主要從駕駛員的生理信息、面部信息以及車輛狀態3方面對駕駛員的疲勞進行研究。基于駕駛員生理信息的檢測方法需要在駕駛員的身體上加一些測量設備，檢測駕駛員的生理參數，如心電圖、腦電圖、脈搏等。當駕駛員疲勞時，這些生理信號會發生變化，可利用設備的測量值變化判斷是否疲勞。前人對采集到的不同駕駛員的腦電圖信號(EEG:Electro Encephalo Gram)作處理，提取出不同EEC不同波段的特征，以此區分出駕駛員的疲勞程度。……