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    數字圖像處理背景下的疲勞駕駛檢測研究

    時間:2019-01-03 來源:中國戰略新興產業 作者:張鈺明 本文字數:3581字

      摘要:隨著社會的發展, 中國汽車保有量不斷增加, 但與此同時交通事故發生的頻率也在逐漸增大。據統計, 疲勞駕駛導致的死亡人數占交通事故死亡人數的總數的20%30%。從此看來, 疲勞駕駛嚴重危害著我們的人身和財產安全, 即便如此, 大部分司機卻依然對疲勞駕駛不夠重視, 甚至依然在疲勞的情況下堅持駕駛。因此, 研究并設計出一款用于提醒疲勞駕駛人員及時休息的準確靈敏的疲勞駕駛檢測系統對我們的生活有著重要的意義。目前駕駛員疲勞監測系統已經有了較大進展, 但是檢測的靈敏程度和可靠程度依然達不到較高水平。本文使用數字圖像處理技術進行疲勞檢測, 系統以攝像頭采集駕駛員的面部信息, 經過圖像預處理, 通過一段時間內駕駛員的眨眼頻率、眼部大小變化、哈欠次數、低頭幅度及頻次等特征, 綜合判定駕駛人員是否處于疲勞駕駛的狀態。本系統基于傳統疲勞駕駛檢測系統進行優化改進, 將多種疲勞特征綜合后進行判斷。通過檢測方式的多樣性, 從而設計出一款安全便捷而又準確靈敏的疲勞駕駛檢測系統。

      關鍵詞:疲勞駕駛; 圖像處理; 人臉檢測;

    數字圖像處理論文

      一、引言

      (一) 課題背景及研究意義

      隨著現代交通運輸業的飛速發展, 我國的汽車數量也在不斷增加, 在汽車帶給了我們諸多便利的同時, 交通事故也逐漸增多, 在所有引發交通事故的因素中, 最重要的因素是人為因素, 而疲勞駕駛就是其中之一。交通事故數量的增長以及它所導致的人員傷亡和財產損失逐漸成為了一個社會普遍關注的問題。然而國家雖然對此有了足夠的重視, 但由于檢測的困難程度, 對疲勞駕駛的懲罰措施無法十分有效地到位。在這一方面, 不僅僅是中國, 世界上各個國家都是如此, 因此, 疲勞駕駛檢測方面的研究也受到了來自各個國家研究人員的關注。如何高效準確地檢測駕駛員的疲勞狀態, 對于有效保障駕駛人員和其他有關人員的生命財產安全有著十分積極重要的社會意義。

      (二) 國內外疲勞駕駛檢測現狀

      國外的疲勞駕駛檢測系統起步相對國內較早, 其中一些典型的實驗性產品和研究思路如下:1、美國研制了一款疲勞駕駛檢測系統, 采用多普勒雷達以及信號處理的方法, 檢測駕駛員的某些煩躁不安的情緒活動這樣一些與疲勞有關的參數來檢測駕駛員的疲勞程度。2、沃爾沃推出了一項“駕駛員警示系統”, 它通過監控車輛在陸地上的行駛過程判斷該車輛是否處于有效的控制狀態。

      我國的疲勞駕駛檢測產品的研究還處于剛剛起步的階段, 對于疲勞駕駛檢測系統的研究也相對較少。吉林大學的千承輝等人, 建立了人眼長寬比值Q與疲勞狀態的關聯模型, 并結合人眼識別和定位對疲勞程度進行檢測, 在加快了檢測速度的同時, 也提高了檢測的準確程度。

      (三) 本產品的創新點

      1、相對于傳統的疲勞駕駛檢測產品, 被產品最大的創新點在于沒有拘泥于單一的檢測方法, 而是將多種方法進行融合, 使其效果在一個產品上得以體現, 從而提高了檢測的準確程度。2、本產品不需要駕駛員進行任何操作, 只需放置于車輛內的合適位置即可自行開始工作, 省去了繁雜的操作步驟, 同時也保證駕駛員了不會在駕駛過程中由于調整設備而分散注意力。

      本產品通過這些優化創新。在一定程度上改善了傳統疲勞駕駛檢測系統的弊端, 一路為駕駛人員的生命財產安全保駕護航。

      二、相關數字圖像處理技術介紹

      (一) 人臉識別與定位

      顏色模型是在某個三維顏色空間中的一個可見光的子集, 包括了某個顏色域的所有顏色。

      HSI顏色模型中, H表示色調;S表示飽和度, I表示強度或亮度。當我們觀察一個彩色物體的時候, 一般會用色調、飽和度和亮度來描述這個物體的顏色。色調是圖像色彩的一種總體的趨勢, 飽和度表示了圖像色彩的鮮艷程度, 亮度無法測量, 體現了無色的強度概念, 也是描述彩色感覺的一項關鍵參數。該模型的優點就是它可以去除圖像中亮度的干擾。

      本系統使用了基于人臉特征的方法, 采用HIS彩色空間膚色模型對人臉進行檢測, 這樣可以在去除光照干擾的情況下將人臉與背景分離開來, 減小了后期的計算量, 更加方便了后面系統對圖像的處理。

      (二) 圖像預處理

      1、噪聲處理。

      一般來說, 數字圖像系統中有兩種常見的噪聲:一種是高斯噪聲, 一種噪聲是椒鹽噪聲。噪聲處理的作用就是將這些影響圖像質量的噪聲點去除, 這一操作效果的好壞將直接影響到后續的圖像處理。這一操作主要由濾波來實現, 常見的濾波有均值濾波和中值濾波。

      均值濾波是一種線性濾波, 它可以將目標像素的像素值用模板中所有像素的平均值來代替。

      中值濾波與均值濾波不同, 它是一種非線性濾波, 它會將目標像素的像素值用模板中所有像素的中位數來代替。

      本系統在噪聲處理方面選擇的是中值濾波, 它對于椒鹽噪聲的抑制效果很好, 并且相較于其他濾波來說, 它在抑制隨機噪聲的同時, 還可以降低處理過后圖像的模糊程度。

      2、直方圖均衡化。

      直方圖均衡化是增強圖像對比度的一種圖像處理方法, 它會通過直接拉伸對比度來對直方圖進行調整, 從而“擴大”前景和背景之間灰度的差別。

      直方圖的均衡化對于背景、前景過亮或者過暗的圖像很有用, 它可以更好地體現曝光過度或者曝光不足照片中的細節。它還有一個優點在于, 它不僅相當地直觀, 而且還是一個可逆的操作, 當我們知道了均衡化處理操作時使用的均衡化函數時, 我們就可以通過一定的計算量, 去恢復圖像原始的直方圖。

      在本文介紹的系統中, 為了增強識別效果, 系統會對圖像進行直方圖均衡化處理, 將圖像像素的像素值進行重新分配, 使像素數量一定灰度范圍內大致均勻分布。在直方圖均衡化處理之后, 圖像的對比度就會大大提高, 圖像中的人臉特征也會更加明顯, 以便于獲得更好的識別效果。

      3、圖像增強。

      在噪聲處理和直方圖均衡化之后, 圖像可能會變得較為模糊, 所以本系統會在此基礎上對圖像進行增強, 將處理過程中變得模糊的圖像重新變得清晰。

      圖像增強是一種強調某些我們所需要的圖像特征, 抑制次要的圖像特征, 增強圖像的清晰度, 加強圖像的判讀效果的圖像處理方法。它可以讓處理后的圖像更加適合某種特定的應用, 以滿足我們對圖像的選擇性要求。

      圖像增強可以分為兩大類:空間域增強和頻率域增強。

      空間域增強是對圖像的像素直接處理, 可將空間域增強分為三類:基于點的操作, 基于鄰域的操作, 基于圖像集的操作。

      頻域增強把圖像看成一種二維信號, 對圖像進行基于二維傅里葉變換的信號增強。

      4、圖像二值化。

      圖像的二值化是將圖像中所有的點的灰度置為0或255的一種操作, 通過這項操作可以使圖像完全變為黑色和白色。

      本系統人為地設置一個了閾值T, 以此來將圖像分為兩個部分, 一部分是灰度值小于T的像素點, 另一部分是灰度值大于T的像素點, 系統會將前者的灰度值設置為0, 也就是黑色;將后者的灰度值設置為255, 也就是白色, 從而使圖像變成黑白。

      (三) 人眼和嘴部定位

      以上處理后會對圖像進行分割, 系統會將采集到的圖像中的駕駛員的眼睛和嘴巴定位, 以便于后期對面部某一特征進行疲勞狀態的判定。對于人臉面部器官定位的方法有:

      1、模板匹配法。模版匹配法就是先從人臉庫中進行選取, 然后做出人臉各個器官的模版, 再使用這個模板在采集到的圖像中進行匹配, 相似點最大的位置就是我們所要定位的器官。2、灰度投影法。灰度投影法對人臉灰度圖像進行在水平方向和垂直方向上的投影, 在人臉的主要器官, 比如眼睛和嘴巴區域較暗, 所以可以根據灰度投影的分布信息來定位人臉器官。

      考慮到現實場景中對定位的速度和準確度的要求, 系統采用了灰度投影法來定位人臉的眼睛和嘴巴, 并對其進行下文的疲勞駕駛狀態判定。

      (四) 疲勞駕駛的判定

      一般地, 我們可以通過駕駛員的眼睛的運動狀態或者是一些面部表情來判定該駕駛員是否處于疲勞狀態。本系統根據眨眼的頻率、眼睛的閉合程度、打哈欠動作及低頭的幅度及頻率對駕駛員的疲勞程度進行判定。

      本系統對單位時間內的每一幀圖像進行檢測, 如果駕駛員的眨眼頻率超過了設定的閾值, 或者是眼睛閉合的程度大于設定的閾值, 或者是有打哈欠的動作, 本系統都會觸發蜂鳴器, 并且, 考慮到突然的警報會對駕駛人員的駕駛行為造成影響, 所以報警的聲音是從較弱漸強, 這樣就能在不影響駕駛的情況下給駕駛人員發出警報, 提醒駕駛人員停車休息。

      三、產品功能

      (1) 判定駕駛司機是否處于疲勞駕駛狀態。

      (2) 為避免駕駛員因突然的警報而受到影響, 采取漸強警報。

      (3) 若駕駛員沒有采納提醒, 本系統會持續警報, 直到系統檢測到駕駛員停車休息。

      四、總結

      行車在路上, 生命財產的安全永遠都是第一位的, 本系統即時對駕駛員的駕駛狀態進行檢測, 而其檢測方法的多樣性也保障了檢測的精準度, 一些人性化的設計也給了駕駛者較為舒適的使用體驗。相信在本系統普及之后, 疲勞駕駛現象一定會大大減少, 我們的道路也一定會更加安全。

      參考文獻
      [1]王瑜, 胡記文.基于3G視頻的駕駛員疲勞狀態檢測方法[J].電子科技, 2011, 24 (11) :84-85, 114
      [2]鄭培, 宋正河, 周一鳴.機動車駕駛員疲勞駕駛測評方法的研究狀態及發展趨勢[J].中國農業大學學報, 2001 (6) :101-105
      [3]劉丹.計算機圖像處理的數學和算法基礎[M].北京:國防工業出版社, 2005

      論文來源參考:張鈺明.基于數字圖像處理的疲勞駕駛檢測[J].中國戰略新興產業,2017(44):146-147.
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