驾驶疲劳检测：基于机器视觉的算法研究与实现

"基于机器视觉的驾驶疲劳检测算法研究与实现" 在当今社会，随着汽车保有量的迅速增长，交通安全问题日益突出，其中疲劳驾驶是一个不可忽视的重要因素。本篇计算机科学与技术专业的本科毕业论文深入探讨了如何利用机器视觉技术来解决这一问题。论文作者选择了基于驾驶人行为特征的检测方法，因为这种方法相比基于生理特征和车辆行驶信息的检测方法，具有更低的侵入性和更高的可行性。 驾驶疲劳检测通常涉及三种主要方法：生理特征检测、车辆行驶信息检测和驾驶人行为特征检测。生理特征检测可能涉及心率监测等，但存在侵入性问题；车辆行驶信息检测则可能通过分析驾驶习惯，但精度有限。因此，作者聚焦于行为特征，特别是头部姿态和眼睛状态，这些特征可以直观地反映驾驶者的疲劳状况。 论文中重点研究了眼睛状态判断算法，这是疲劳检测的关键。通过使用Python编程语言和OpenCV库，作者进行了算法仿真，以确保软件实现的可行性。OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，它提供了丰富的图像处理和模式识别功能，对于眼睛状态的检测尤其有效。 作者设计并实现了一个疲劳驾驶检测系统，该系统能够实时监控驾驶员的状态，并在检测到疲劳迹象时发出预警。这个系统的核心在于头部姿态分析，尤其是检测是否有因疲劳而产生的点头动作，以及眼睛的状态，如频繁眨眼或闭眼，这些都是疲劳的典型表现。 此外，论文还涵盖了如何使用OpenCV进行人脸检测，这是一个先决步骤，因为需要首先定位到驾驶员的面部区域才能进一步分析眼睛状态。人脸检测通常使用Haar级联分类器或者基于深度学习的模型如SSD（Single Shot MultiBox Detector）来实现。 这篇论文通过结合机器视觉和驾驶行为特征，提供了一种非侵入性且准确的疲劳驾驶检测方法。其研究成果不仅对提升交通安全具有实际意义，也为后续的智能驾驶辅助系统开发提供了理论和技术支持。关键词涵盖机器视觉、疲劳驾驶、人脸检测以及OpenCV，这些都是当前计算机科学和技术领域的热门研究方向。