驾驶员疲劳检测：基于眼睛特征与视线估计的计算机视觉方法

"基于眼睛检测与视线估计的驾驶员疲劳检测_许璐.pdf" 这篇硕士论文深入探讨了如何运用计算机视觉技术来检测驾驶员的疲劳状态，旨在减少因驾驶员疲劳而导致的交通事故。研究的核心在于通过非接触式的方法，利用摄像头捕获的驾驶员头部图像，分析眼睛的状态来判断驾驶员是否处于疲劳状态。 论文定义了两种关键的疲劳特征：磕睡和走神。磕睡通常表现为眼睛半闭，而走神则可能表现为视线偏离。为了检测这两种状态，作者提出了一套详细的算法流程： 首先，论文采用了虹膜的灰度特征作为眼睛定位的基础。通过边缘检测、灰度特征投影和模板匹配，能快速有效地找到眼睛的位置，这一步对于后续的疲劳状态检测至关重要。 接着，论文构建了一个基于眼睛结构的眼睛视线模型。利用角点检测技术，准确找到眼睛的内外角点，通过限制角点搜索区域，提高了角点检测的精度和速度。结合虹膜的位置信息，可以推算出视线的方向，从而判断驾驶员是否处于走神状态。 最后，论文采用了动态贝叶斯网络（DBN）作为数据融合工具。DBN能够综合处理磕睡状态和走神状态的信息，通过概率建模和分析，得出驾驶员是否疲劳的最终判断。这种方法能够更全面地理解驾驶员的行为模式，提高疲劳检测的准确性。 这篇论文提供了一种创新的驾驶员疲劳检测方法，结合了计算机视觉、特征提取、模型构建和概率统计等多领域技术，对实际的智能驾驶安全系统有着重要的参考价值。通过实时监测驾驶员的眼睛状态，可以及时预警疲劳驾驶，有助于提升道路交通的安全性。