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潘志庚,刘荣飞,张明敏.基于模糊综合评价的疲劳驾驶检测算法.软件学报,2019,30(10):0
基于模糊综合评价的疲劳驾驶检测算法
Fatigue Driving Detection Algorithm Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation
投稿时间:2018-08-16  修订日期:2018-11-01
DOI:10.13328/j.cnki.jos.005779
中文关键词:  疲劳驾驶  人脸检测  人眼定位  模糊综合评价  PERCLOS
英文关键词:Fatigue driving  face detection  eye positioning  Fuzzy comprehensive evaluation  PERCLOS
基金项目:国家重点研发计划项目(2017YFB1002803);国家自然基金(61332017)
作者单位E-mail
潘志庚 杭州师范大学数字媒体与人机交互研究中心, 浙江省杭州市 311121  
刘荣飞 杭州师范大学数字媒体与人机交互研究中心, 浙江省杭州市 311121  
张明敏 浙江大学计算机科学与技术学院, 浙江省杭州市 310007 zhangmm95@zju.edu.cn 
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中文摘要:
      疲劳驾驶是引发交通事故的一个主要原因,对驾驶员疲劳驾驶做出准确有效的检测和预防,具有的重要的社会意义.在研究比较了前人的工作基础上,本文设计了一种基于机器视觉,图像处理的驾驶员疲劳检测机制.首先将传来的连续帧图像(视频)利用Adaboost算法进行人脸检测,根据人脸"三庭五眼"的分布特征分割出大致的人眼区域.在人眼定位过程中,采用OSTU阈值分割,非线性点运算和积分投影等预处理消除眉毛,并利用模糊综合评价算法对眼睛矩形区域的长宽比,拟合椭圆面积,瞳孔黑色素所占比例这三个影响因子进行分析,判别出眼睛的睁开闭合状态.最后根据PERCLOS原理对驾驶员的疲劳状态做出检测.实验结果表明,本文提出来的算法能准确地判别出眼睛的睁闭状态及对驾驶员的疲劳状态的检测,具有较高的准确性和实用性.
英文摘要:
      Fatigue driving is one of the main causes of traffic accidents. It is important social significance to make accurate and effective detection and prevention of drivers' fatigue driving. Based on the research and comparison of previous work, this paper designs a driver fatigue detection mechanism based on machine vision and image processing. First, the continuous frame image (video) is used to perform face detection using Adaboost algorithm, and the approximate human eye area is segmented according to the distribution features of the human face "three courts and five eyes". In the process of human eye positioning, the use of OSTU threshold segmentation, nonlinear point operations, and integral projections eliminates eyebrows, and uses the fuzzy comprehensive evaluation algorithm for the ratio of the length to the width of the rectangular area of the eye, fitting the area of the ellipse, the proportion of pupil melanin These three influence factors are analyzed to determine the open and closed state of the eye.. Finally, according to the perclos principle, the fatigue state of the driver is detected. The experimental results show that the proposed algorithm can accurately distinguish the opening and closed state of the eyes and the detection of the driver's fatigue state, and it has higher accuracy and practicability.
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