摘要：驾驶员的疲劳驾驶是造成交通事故的重要因素,为了实时有效地检测驾驶员的驾驶状态,设计了一种融合多种疲劳特征进行疲劳状态判定的检测算法,并构建了车载的基于现场可编程门阵列(FPGA)的嵌入式检测平台。该多检测算法融合了眼睛和嘴巴的疲劳特征,当某一特征的检测受到影响时可以使用另外的特征进行疲劳状态的判定,较传统的单一特征疲劳检测算法拥有更高的检测效率。实验结果表明:系统的算法简单、可靠、实时性强。

摘要：司机疲劳驾驶实时检测系统在实际应用中有很重要的意义。设计了一个利用图像分析的方法,通过测量PERCLOS指标值来进行疲劳判断的该类系统。系统首先对图像进行预处理,然后采用基于YCbCr颜色空间肤色模型进行人脸粗定位,根据人脸特征,逐次进行人眼区域缩小;最后通过对边缘信息进行先验知识结合积分投影的方法进行人眼定位和闭合度测量。考虑到视频图像序列帧与帧之间的相关性,采用线性运动预测的方法对人眼进行跟踪,减少了系统的运算量。实验结果表明系统能实时、准确地反映司机的疲劳状态。

摘要：疲劳驾驶是引发恶性交通事故的重要原因之一,驾驶员疲劳监测技术近年来已逐步成为图像处理领域的一个研究热点。基于改进的和提出的新算法,设计了一个嵌入式驾驶员疲劳监测系统。由可见光/近红外摄像头采集视频,首先采用Haar特征的级联分类器从图像中检测出人脸区域,并用钻石搜索法跟踪人脸区域;然后提取一个新的图像差分统计特征,并结合3个准则判断疲劳状态;最后采用全变分模型消除图像中的非均匀光照,以便实现鲁棒的人眼定位和人脸识别。实验测试结果表明,本系统的疲劳状态监测准确率达到95%以上。

摘要：针对旋转人脸检测存在速度慢准确率低等问题,提出改进的SURF算法实现平面旋转人脸检测。在人脸特征点提取过程中,采用FAST算法代替Hessian矩阵进行特征点的检测,使改进算法继承SURF算法的旋转不变性并具备检测的快速性;将改进后的SURF算法与Adaboost算法相结合训练出改进的SURF人脸公共特征集,提取待测图像的特征并结合人眼定位过滤无效特征点;将所提取的特征与人脸公共特征集进行匹配,实现平面旋转人脸的检测。实验结果表明,该算法在检测率和检测速度方面具有较大的优势,在提高检测率的同时,降低了误检率,具有较好的鲁棒性。

摘要：为防止由疲劳驾驶引发的交通事故,采用基于视觉特征PERCLOS的疲劳检测算法,并以ADI公司ADSP-BF548处理器为算法硬件平台,实时检测驾驶员的疲劳状态。本系统通过车载摄像头实时拍摄驾驶员人脸图像,然后经帧差、投影、模板匹配等图像处理方法正确定位驾驶员的人眼位置,最后根据单位时间内人眼闭合时间所占比,超过阈值则适时预警。实验表明,基于ADSP-BF548的驾驶员疲劳检测系统具有良好的准确性和实时性。

摘要：基于双目视觉设计一种由人眼在二维及三维空间相对位置的变化估计头部姿态的方法,并将头部姿态分为15种。用光照补偿和肤色模型划分人脸区域的方法减少传统级联分类器易受光照和角度的影响而产生的人眼误检;对双目相机标定以进行立体校正和去畸变,图像经过对极约束、重投影和立体匹配过程得到视差,根据左右图像中对应的人眼位置的视差由三角测量原理算出其深度信息。通过实验证明,本文方法的人眼定位效果和测距精度良好,头部姿态估计准确率高。

摘要：视线跟踪是人机互动技术中重要的组成部分,可以广泛地应用在机器人、手机、笔记本等设备中。针对传统方法在低分辨率图像上的准确率不高和设计步骤繁琐等问题,提出一种基于深度神经网络的视线跟踪算法。利用卷积神经网络,能快速且准确地定位输入图片上的人眼区域和虹膜中心位置,再利用多项式拟合估计视线方向。实验结果表明,该算法在MPIIGaze数据库中对虹膜中心和眼角位置的标定有着98%的准确性,在Swith数据库中对视线的估计准确率达到了90%左右,证明了该算法在低分辨率图像上有着良好的可行性。

摘要：针对当前儿童长时间、近距离使用电子产品或者在光照强度不佳的情况下使用电子产品,提出了基于图像采集的儿童视力保护系统。从系统设计方案、硬件设计及软件设计方面给出了儿童视力保护系统的设计思路,当儿童在使用电子产品时,主控芯片MK66FX1M0VLQ18通过摄像头模块MT9V034采集图像,利用算法计算出儿童眼睛离电子产品的直线距离。如果距离小于33CM或者使用时间超过30分钟,就开启蜂鸣器预警模块,提醒儿童保护视力;同样,主控芯片通过光线强度检测模块检测当前光线强度,利用设置阈值的方式来判断当前的光线是否过强或者过弱,如果不在设置的范围内,开启LED闪烁预警模块,给儿童以提示,从而有效的保护儿童的视力。

摘要：疲劳驾驶是诱发交通事故的主要原因,疲劳驾驶预警系统的设计和研究,对减少交通事故具有深刻的实际意义。笔者在参考了多种资料的基础上,设计制作出了一套以TMS320DM642芯片为核心DSP的疲劳驾驶检测报警系统。从硬件和软件两方面进行了设计与调试。

摘要：针对在实际环境中疲劳驾驶检测系统对于实时性和准确性的要求,设计了一个基于DSP的疲劳驾驶视觉检测与预警系统.系统首先利用CMOS摄像头MT9V034采集驾驶员的图像,然后通过AdaBoost算法在图像中检测出人脸,并在检测到的人脸区域对驾驶员的人眼进行定位.最后,在对人眼图像特征分析的基础上使用统计学的方法实现眼睛闭合度的计算,从而检测出驾驶员的疲劳程度并进行预警.实验表明,与传统的疲劳检测方法相比,本系统在一定程度上提高了疲劳检测的实时性和准确性,适合应用在实际行驶过程中.