基于图像分析的实时司机疲劳检测系统设计

本文档标题为《司机疲劳驾驶实时检测系统设计》,由作者周锋华和孟宪元等人合作完成。研究着重于开发一种在实际应用中具有重要意义的实时监控系统，旨在识别和预防驾驶员的疲劳驾驶问题。系统的设计核心是基于图像分析技术，特别是通过测量PERCLOS（Pupil Relative Eye Closure Opening Landings）指标来评估司机的疲劳状态。 系统首先对输入的视频图像进行预处理，利用YCbCr颜色空间中的肤色模型进行人脸定位，这是一个关键步骤，因为它允许系统根据人脸特征逐步聚焦到人眼区域，提高了定位的精确度。接着，系统通过边缘信息的处理，结合先验知识和积分投影技术进一步精确定位人眼，并测量其闭合程度，这是判断疲劳的重要指标，因为疲劳驾驶往往伴随着眼睛频繁关闭。 考虑到视频序列帧间的连续性和相关性，系统采用了线性运动预测方法进行人眼跟踪，这样可以减少不必要的计算量，提升系统的实时性能。这种方法有效地跟踪了人眼的位置变化，使得系统能够适应司机在驾驶过程中的微小头部动作。 实验结果显示，这个实时疲劳驾驶检测系统能够准确地捕捉并反映司机的疲劳状态，对于保障行车安全，防止因疲劳驾驶导致的交通事故具有实际价值。此外，论文还提到了关键词，如人脸检测、人眼定位和肤色检测，这些都是实现系统功能的关键技术。 这篇论文提供了设计一个实用的疲劳驾驶监测系统的技术路径，包括图像处理算法、疲劳指标的选择以及性能优化策略，对于从事智能交通系统、驾驶员行为分析或相关领域研究的专业人士来说，是一篇有价值的研究参考文献。