摘要:摘 要: 因為疲勞駕駛而導致事故發生的事件層出不窮,一款好的疲勞檢測系統能夠有效的避免事故的發生,以特征點檢測以及面部特征( 長時間閉眼、打哈欠) 為核心設計疲勞檢測系統,
摘 要: 因為疲勞駕駛而導致事故發生的事件層出不窮,一款好的疲勞檢測系統能夠有效的避免事故的發生,以特征點檢測以及面部特征( 長時間閉眼、打哈欠) 為核心設計疲勞檢測系統,能夠在一定程度上減少事故的發生。
關鍵詞: 臉部特征; 人臉檢測; 疲勞檢測; EAR; MAR

高速駕車時,駕駛人精神緊張,長時間緊張就容易產生疲勞感,疲勞后繼續駕駛車輛,會感到疲倦瞌睡、四肢無力、注意力不集中、判斷力下降等,此時危險系數會急劇增大,導致意外的發生。疲勞檢測系統通過計算判斷長時間閉眼、打哈欠等臉部特征來判斷疲勞的程度,從而提醒駕駛人進行休息、停車等。
一、系統整體設計
( 一) 特征點確定
通過攝像頭捕捉到一幀圖像后,進行膚色檢測得到膚色部分,對膚色部分進行最大連通區算以及膨脹,腐蝕等形態學算法消除較小膚色區域,最后通過人臉的幾何特征確定出人臉的準備位置,完成人臉檢測。根據得到人臉的具體位置信息,從原圖中選取出人臉部分,對人臉進行特征點檢測,選取其中的 68 個特征點進行使用,計算結果如下圖:
其中 P37 -P43 為眼部特征點,P49 -P69 為嘴部特征點。
(二) EAR、MAR 計算 EAR、MAAR 即眼部縱橫比(Eye Aspect Ratio,EAR)、嘴部縱橫比(Mouth Aspect Ratio,MAR)。

( 三) 疲勞情況判斷就 EAR 而言,通過計算得出 EARr 和 EARl 后,將 EARr 和EARl 分別與預先設定好的閾值進行比較,判斷左右眼是否閉眼,當雙眼同時滿足閉眼條件時,開啟定時器,結束條件為下一次某只眼睛睜眼或同時睜眼,測得閉眼時長,與預先設定好的時間閾值進行比較后判斷是否存在長時間閉眼。同理可以得到打哈欠狀態。
哈欠疲勞圖類似,根據具體場景存在不同的變化。
二、閾值確定
整個系統中,需要兩組閾值的確定,分別是用來確定長時間閉眼的一組閾值以及判斷打哈欠的閾值。兩組閾值的確定具有統一性,所以就拿其中確定打哈欠的閾值來說。
首先來確定張嘴的閾值(TH_O_MAR)。雖然嘴部的大小,形狀具有不確定行,但是經過 MAR 計算得到比例之后就具有確定性,可以很好的反應張嘴和閉嘴的情況。對嘴部進行實時監測,計算嘴部的 MAR 計算結果,繪制檢測圖。
選取波動區域上方區域即可設定為閾值,選取 0.15 較為合適。
打哈欠還需要確定時間閾值,時間閾值的確定類似 TH_O_ MAR 的確定,經過多次測試,得到閾值大致為:1.2s。其他閾值的確定類似。
期刊推薦:《計算機測量與控制》(月刊)創刊于1993年,由中國計算機自動測量與控制技術協會主辦。報道內容:1計算機技術、自動測試技術和自動控制技術的研究成果及發展方向的綜述與評論;2先進的總線技術、故障診斷技術、系統集成技術以及控制理論在工業領域和軍事中的應用;3邊緣掃描測試技術、遙測遙控技術和自動測試系統的設計與開發;4動態數據采集與信號處理系統;現場總線與接口技術;機電一體化技術;5嵌入式系統軟件、軟件測試以及工控組態軟件的開發與應用;6集散/分布控制系統,自控/監控系統的開發與應用;7計算機網絡與通信、樓宇自動化技術的開發與應用;8先進的測控部件及傳感器技術在工業自動測試和控制中的應用;9基于總線技術的智能儀器儀表的設計與開發。有投稿需求的,可以直接與在線編輯聯系。
三、總結
根據面部特征進行疲勞檢測具有一定的可實施性,整個系統依賴于人臉檢測算法的設計以及閾值的確定,然而閾值過多必將導致其魯棒性較差,通過選擇合適的參數更能提高整個系統的性能。
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