一種防疲勞駕駛系統研究

李航蔚 王鶴

摘要：國內外已有的一些疲勞駕駛識別方法，如車載監測裝置精確測量頭部運動、瞳孔直徑變化和眨眼頻率等。這些方法和設備往往過于復雜、價格昂貴，無法廣泛應用。本文闡述一種簡單、有效的、虛報警概率較低的識別疲勞駕駛的方法，用于監控駕駛員的行車狀態，減少駕駛員疲勞駕駛的潛在危害。

關鍵詞：疲勞駕駛;控制模塊;聲光報警

高原高寒地區大都采用特種運輸車進行長途運輸，駕駛員較平原地區更容易出現疲勞駕駛，主要癥狀有注意力下降、意識模糊、四肢無力、反應遲鈍、思維和感知功能能力減弱等，增加了事故發生的概率。

1 疲勞報警方案設計

本系統包括車載網絡數據傳輸模型、數據智能采集節點、監控軟件三部分，是基于判斷眼睛睜閉的變化來確定疲勞程度，這種判斷方法的好處在于其非接觸性，不會給駕駛員的駕駛帶來任何副作用，只需要在駕駛室內安裝一個攝像頭，采集行車過程中駕駛員的眼睛變化狀態，然后經過一定的圖像處理算法，并結合車載網絡其他相關節點的參數信息，提供相應的信息，得出當前駕駛員工作狀態，最終實現疲勞報警。考慮到車內空間狹小、溫度濕度變化、電磁干擾等方面因素，為保證數據采集正確性與可靠性，本系統的應具備以下幾方面的非功能性需求。

1.1 抗干擾性

運輸車行駛過程中處于各種復雜的電磁場中，加上汽車自身的脈沖信號，都會對智能采集節點造成干擾，因此要具有較強的抗干擾能力。

1.2容錯性

數據傳輸網絡是一個主副站并存的通信網絡，可能出現從節點競爭總線的情況，出現沖突時，為避免優先級低的節點占用網絡，系統要有一定的容錯性。

1.3穩定性

系統能否正確監控，直接關系到人車的安全，當系統出現異常時要及時提示，必要的時候要提醒用戶手動復位。

1.4可擴展性

為了進一步拓展系統功能，還應具有一定的可擴展性，以備系統完善后續功能，減少錯誤率。

2.1 圖像的采集和處理

系統使用靈敏度高、抗強光、體積小、抗震動等優點的CCD攝像頭來獲取眼部圖像，符合復雜條件下駕駛員面部圖像采集要求。CCD攝像頭拍攝的駕駛員頭部圖像，經過高精度的A/D轉換成DSP可讀取的數字圖像，用圖像預處理技術對噪聲、光照不足、圖像扭曲等問題進行糾正，保證人臉圖像中人臉大小、位置以及人臉圖像質量的一致性，使系統能夠更好地判定人眼的狀態，進而準確的判定駕駛員行車狀態。

2.2 獲取眼部狀態

強分類器H（x）由所有的弱分類器通過加權求和得到。

2.3疲勞狀態的判斷

由于灰皮差異明顯，在自然光中虹膜和鞏膜的邊緣最易分辨。人眼作為三維物體，在向二維投影的過程中，不可避免地會造成信息失真。上眼瞼作為危險邊緣，易受影響產生偽邊緣或發生邊緣漏判。因此，有效檢測上眼瞼輪廓是該邊緣算法的核心。通過掃描找到上眼瞼的最高點P（X1，Y1），下眼瞼的最低點Q（X2，Y2），左臨界點R（X3，Y3），右臨界點Z（X4 ，Y4 ），就可以得到與眼睛邊界相切的矩形框，由此，人眼的高寬比Z（ t ）可以定義為：

實際運算中，水平和豎直模板分別對圖像各像素點進行卷積，得到水平方向上各點的卷積結果Gx（i）和豎直方向上的卷積結果Gy（j），取兩個結果的最大值，就能獲得圖像中各點梯度的近似值。

由于不同個體眼部大小的差異，不同測試者正常狀態下閾值頻率分布也不盡相同，不能以統一的閾值作為判斷疲勞狀態的標準。因此，在系統進行疲勞監測前需要確定一個疲勞閾值，系統啟動后，在一段時間內對駕駛員的眼部信息進行連續采集，以80%以上的概率分布點作為正式監測時的閾值，判駕駛員是否閉眼。將閾值定義為3秒內眼睛閉合80%的幀數占圖像總幀數的百分比，閾值大于40%且眼睛閉合時間大于3秒時，說明駕駛員處于疲勞駕駛狀態，啟動報警裝置。

3 報警的實現

為排除駕駛員眨眼而造成的誤檢，在系統運行時每隔100 ms取一幀圖像數據處理，若是連續5次都檢測到駕駛員都處于疲勞狀態時就可認為駕駛員正在疲勞駕駛，則開啟聲光報警信號，驅動蜂鳴器發出尖銳響聲，發光二極管閃爍，以此來警示駕駛員此刻正處于疲勞駕駛狀態。

4 實驗平臺

系統運行程序由matlab語言和C語言混合編程，利用matlab良好的圖形界面設計和C語言高效的運行效率，將這兩種語言混合編程，核心算法由C語言實現，而輸入輸出則由matlab語言來完成。將疲勞駕駛檢測與識別算法移植到DSP芯片中，CCD攝像頭拍下的駕駛員面部圖像序列經DSP處理后的試驗結果與系統設定的閾值相比較，就可判斷出司機是否處于疲勞狀態。

5結束語

本系統建立的模型具有良好的線性，能適應不同受試者并在1s內對疲勞狀態的駕駛員發出警報，在高原防疲勞安全駕駛領域有一定的應用前景。

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（作者身份證號：6501031986080813151? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2203221992051688752）