基于Viola-Jones框架人脸检测算法的汽车疲劳驾驶检测

疲劳驾驶导致汽车交通事故逐年增加,为了提升驾车的安全性,需对驾驶员疲劳状态实时监测并及时提醒.为了提高疲劳驾驶判断效率及准确率,本文运用Viola-Jones框架特征矩阵进行人脸预判断;预判断过程中为了减少Haar值计算量并提高人脸识别速度,采用Adaboost算法和级联分析,剔除非人脸的Haar特征值,实现快速人脸识...     

一种疲劳驾驶检测方法

使用YOLOv3-tiny卷积神经网络进行驾驶环境识别,利用dlib人脸检测算法进行检测,实现人脸特征点的精确提取.采用眼特征向量(EFV)和口特征向量(M FV)作为驾驶员眼状态和口态的评价参数.通过离线训练构建驾驶员身份信息库模型,使用相应算法进行判定,完成疲劳驾驶检测.     

基于DSP/BIOS的疲劳驾驶实时监测系统的设计

疲劳驾驶引起的交通事故在交通事故总数中占了很大的比重.文中提出利用DSP构建疲劳驾驶实时监测系统,利用TMS320DM642的实时操作系统内核DSP/BIOS,借助PERCLOS方法实现疲劳程度监测,预防和减少交通事故的发生.同时利用接口技术,实现PC与DSP的通讯联系与实时数据交换.     

一种基于眼部状态的疲劳驾驶检测方法

针对传统的疲劳驾驶检测准确率低和实时性差的问题,提出了一种基于眼部状态的疲劳驾驶检测方法.利用CCD相机实时获取驾驶员的脸部图像,采用直方图均衡化增强图像的对比度;通过改进的cascade(Hear分类器)的人脸检测算法检测出脸部区域;利用OTSU阈值分割和形态学运算提取人眼区域,根据人眼的宽高比判定眼睛的闭合程度;依据PERCLOS-P80原理和眨眼频率判断驾驶员的疲劳状态.实验结果表明:改进的人脸检测算法对每帧图像的检测时间约为45ms,在人脸检测速度上提高了2.3倍,为整个疲劳驾驶检测节省了大量的时间.研究疲劳驾驶检测方法检测一帧图像的时间约为65ms,而且在不同的光照强度下的检测均有较高的准确率,满足疲劳驾驶检测对准确性和实时性的要求.     

人眼状态识别疲劳检测技术的研究

本文采用改进的肤色算法模型,经过二值化处理,结合人眼定位技术,提出一种基于PERCLOS方法判别飞行员疲劳程度的优化算法,该算法眼睛识别率高、计算量小。实验结果表明,该方法疲劳判别效率和精度较高,具有较高的应用价值。     

心率变异性与驾驶疲劳相关性研究

为获取与驾驶疲劳程度相关性较高的、可以量化的、客观的心电指标,对10名成年男性司机在驾驶仿真平台上进行心率变异性(HRV)检测与眼动跟踪同步实验研究.对HRV信号指标与评估疲劳的客观指标——PER-CLOSp80值进行相关性分析.结果表明,在HRV信号的线性指标中,表征交感-副交感神经张力平衡状态的频谱低频与高频部分比值与PERCLOSp80值的相关程度最大,皮尔逊相关系数达到0.728,可以作为实时监测驾驶疲劳的量化心电指标.为进一步解释HRV信号的混沌特性,采用非线性动力学方法进行R-R间期C0复杂度计算,该非线性指标与疲劳累积过程相关,可以用来衡量驾驶员在遇到应急危险状况下的控制能力.     

疲劳驾驶监控中人脸检测与定位方法

目的为了正确检测和定位人脸区域,提高疲劳驾驶监控中人脸检测与定位方法的准确率和实时性.方法结合肤色分割、模板匹配,改进连通区域划分算法实现对戴眼镜人脸的检测与定位.结果实验结果表明,肤色分割改进算法能对不同复杂程度背景的人脸图像正确的检测与定位,正确率达到97.7%.结论该算法能在不同光照条件和复杂程度背景下,检测并定位人脸区域,实时性好,准确率高,对戴眼镜情况时也能检测定位成功.     

基于嘴唇色度Fisher分类的驾驶疲劳视觉检测

为提高驾驶疲劳检测的准确率和可靠性,利用唇色和肤色的色度分布差异,挑选3个典型颜色特征构建Fisher分类器用于提取唇色区域.采用区域连通算法对二值唇色区域进行滤波处理,运用改进积分投影算法确定嘴唇边界,根据嘴巴开合度及打呵欠频率判断驾驶员是否疲劳.实验结果表明:基于3个颜色特征构建的Fisher分类器在唇色提取效果上明显优于单一颜色特征的提取效果;改进的积分投影算法能提高嘴唇边界定位的精度和速度;基于打呵欠频率的驾驶疲劳检测方法具有更优的检测准确率和可靠性.融合多个典型颜色特征可改善唇色提取的鲁棒性和可靠性,有助于驾驶疲劳检测效果的提高.     

基于机器视觉的驾驶员疲劳监控系统中的嘴唇定位算法

驾驶员嘴部状态的变化可作为确定驾驶员疲劳的方法之一,利用机器视觉技术快速提取完整的嘴唇外形是驾驶员疲劳监控的首要任务.由于嘴唇的红色与面部其它肤色有明显区别,因此提出了一种利用彩色图像中边缘检测和寻找红色像素点相结合的方法对嘴唇区域进行分割和快速提取,最终可以完整地将嘴唇从复杂背景中提取出来.     

基于DSP的疲劳驾驶实时检测算法实现

针对基于DSP的疲劳驾驶实时检测系统,利用Adaboost算法训练人脸与人眼分类器,在分析了基于Hough找圆法与灰度投影法的人眼状态分析算法各自的优缺点后,提出了一种新的基于区域灰度特征的人眼状态分析算法,该算法不需要精确几何模型,利用基于区域特征的灰度均值,具有很强的鲁棒性。将疲劳驾驶检测算法移植到DSP中后,检测算法的帧速率达到18帧/秒,满足了实时检测的性能要求。     

无功与谐波电流检测系统的设计

详细地阐述了谐波电流检测系统的硬件设计原理及其软件设计方法,并在TMS320LF2407硬件平台上得以实现.最后,针对不同负载情况,对所设计的系统进行了实验研究,并对实验结果进行分析,比较了两种不同谐波检测法的优缺点,同时也验证了该系统的设计是可行的、有效的.     

疲劳驾驶检测中的快速人眼定位方法

为了减少因疲劳驾驶所引发的交通事故的发生,人眼定位在疲劳驾驶检测技术中起着重要的作用．对人眼定位的过程中,采用多摄像头获取图像并对这些图像进行筛选,将检测到的人脸面积最大,将能够完整检测到双眼状态的图像做为最佳输入图像,采用Adaboost（迭代级联分类器）算法对其进行人脸定位以减小检测区域,再对其进行灰度投影将检测范围缩小在眉眼区域,然后进行一种新的LMS（最小均方误差）模板匹配,精确定位眼睛区域．在人脸成功定位的基础上,该算法经过二次眼睛定位,较传统的模板匹配方法,平均模板匹配检测时间提高到了30．5ms,准确率提高到了97％．实验表明：将灰度投影法和改进的LMS（最小均方误差）模板匹配两种人眼定位的方法相结合来进行人眼的定位,与传统的模板匹配相比,提高了检测的效率和检测的准确率,使得疲劳驾驶检测系统能更准确地进行实时检测,该方法能适用于疲劳驾驶检测等需要快速人眼定位的场合．     

基于Adaboost层叠式分类器的人脸检测算法仿真

详细研究了基于Adaboost的层叠式人脸检测算法。构建了一个层叠式分类器系统,其由多个弱分类器构建一个强分类器,再由多个强分类器最终构建一个层叠式分类器系统。通过增加层叠式分类器的级数来降低人脸误识率,增加层叠式分类器的个数来提高人脸检测率,使得层叠式分类器具有不断扩展升级的能力。仿真实验结果证明,采用这种策略成功的降低了误识率和计算时间,显著提高了检测性能,其检测效果稳定,并且完全可以适用于实时视频人脸检测。     

基于软件无线电的无线信号智能检测系统的设计

针对传统系统设计方法中代码编写繁琐、灵活性差的缺点,设计了一种基于软件无线电的无线信号智能检测系统。采用模块化的系统设计方法,降低了设计的复杂度。利用FPGA和DSP信号处理平台完成了系统的仿真,仿真结果表明该设计切实可行,缩短了开发周期。     

Experiment in metal disturbance during advanced detection using a transient electromagnetic method in coal mines

Tunneling machines,or excavators,are large and good conductors and affect the reliability of data gathering and interpretation in advanced detection using transient electromagnetic methods.In our experiment,we used a coincident-loop and central loop type of configuration,where the coil plane 1) vertical to and 2) parallel to the working face.A SIROTEM instrument at different locations was used to observe the transient electromagnetic responses of the excavator and to analyze the response amplitudes.The result shows that the tunneling machine affects the advanced detection data and is related to the way the coil is coupled.When the excavator is 6 m from the observatory,the interference of tunneling machine can be ignored.     

基于肤色分割的连续Adaboost人脸检测算法

针对彩色图像人脸检测问题,将连续Adaboost和肤色分割相结合对彩色图像人脸进行检测．先由连续Adaboost构造的瀑布型分类器检测出候选人脸区域,再对可能的人脸区域进行光照补偿后采用r-g颜色模型进行肤色分割,最终精确定位人脸．实验证明：该算法可以有效的降低连续Adaboost检测彩色人脸图像时的虚警率。达到较好的检测效果．具有一定的应用价值．     

基于人体检测理论的室内智能监控系统

智能监控已随着社会发展成为主流,但当前智能监控系统的人体检测模块尚不能满足实时检测要求。为解决这一问题,结合梯度方向直方图特征和SVM（支持向量机）级联分类器,提出室内监控系统的人体检测策略,并基于以太网平台,实现远程实时室内监控。实验结果表明,该监控系统精度较高、速度较快,能在实时人体检测的基础上进行预警,达到了智能监控的目的。