共查询到10条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
驾驶员疲劳与精神分散是引发夜间行车交通安全事故的主要因素之一,驾驶员服睛位置的快速准确定位是利用视觉方法对驾驶员的夜间驾驶状态进行监测和预警的前提。文中利用Otsu阈值方法分割驾驶员人脸,根据分割后的二值化图像进行水平和垂直方向投影确定人脸位置,并在可靠定位人脸区域的基础上,建立了眼睛位置检测的感兴趣区域。采用Harris角点特征提取的方法在感兴趣区域内进行眼睛位置的快速有效定位。实验结果表明,该算法具有很好的可靠性和实时性,为后续夜间驾驶员状态研究奠定了良好基础。 相似文献
2.
对眼睛快速、准确的定位是对运动中的人脸进行实时识别的重要前提.提出了1种结合人脸特征、相关模板匹配和改进的积分投影的方法,实现了快速有效的眼睛定位.在图像预处理的基础上,结合最大类间方差阈值分割法的二值化处理、数学形态学的开运算、相关模板匹配以及改进的积分投影得出人脸区域,然后根据人脸特征间的几何关系,利用改进的积分投影及其统计数据的峰值位置确定眼球的中心位置.实验表明,该方法具有很好的定位效果,对不同角度、不同方向的倾斜人脸、脸部表情及姿势变化等具有很好的鲁棒性. 相似文献
3.
有效防止和监督驾驶员疲劳驾驶,对降低交通事故具有重要意义。文章提出了一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态的识别方法。首先通过计算累计背景和当前帧的差分图像的质心确定脸部范围,然后采用了二值边缘图像的人眼定位方法,计算出眼睛区域的面积和持续闭合时间,依据PERCLOS准则,判断驾驶员是否处于疲劳状态。实验表明,系统能够实时准确地定位人眼及检测眼睛的开闭状态,从而有效地检测驾驶员的疲劳程度。 相似文献
4.
5.
基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳实时监测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态实时监测的方法。为了实现眼睛状态的检测,首先通过计算累计背景和当前帧的差分图像的质心确定脸部范围,然后通过二值化和轮廓检测确定眼睛的搜索区域。在利用启发式规则进行筛选定位之后,计算眼睛骨架曲线和两眼角连线之间的距离得到眼睛的睁开程度。通过计算相应的疲劳指标如PERCLOS、平均睁眼程度、最长眼睛闭合时间来推测驾驶员的疲劳状态。以驾驶员面部视频的主观评分作为评价依据对检测方法进行评价,结果显示上述3个指标在不同的疲劳等级下均存在显著性差异,通过对不同指标的融合可达到较好的疲劳检测准确率。 相似文献
6.
7.
对驾驶人疲劳状态监测技术进行了深入研究,分析了在实际应用中存在的问题,在此基础上提出基于灰度方差定位驾驶人面部,利用投影曲线极点位置分割面部器官独立区域,对每一个独立区域进行OSTU计算和轮廓提取,最终获得眼睛的轮廓状态,利用PERCLOS判断驾驶人的精神状态。利用驾驶人面部器官定位的结果,对人体头部旋转运动模型进行分析,提出了计算驾驶人面部旋转角度的计算方法。最后给出判断驾驶人的注意力是否分散的判断策略。试验结果表明,该算法实时性好,具有较好的鲁棒性,可以为驾驶人疲劳状态及注意力状态的判断提供较为准确的依据。 相似文献
8.
9.
基于类Haar特征的驾驶者人眼疲劳状态的检测方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
使用摄像头采集视频图像,对输入图像做预处理(图像灰度化、中值滤波等);通过学习训练的方法构造基于类Haar特征的层叠式分类器,利用基于类Haar特征的层叠式分类器从输入图像中直接定位人眼;把人眼部分的图像截取出来,二值化人眼图像;然后计算二值化图像中垂直方向上瞳孔的宽度大小,从而判断眼睛的状态;最后通过多次的捕捉,计算眼睛闭合的频率来得出其疲劳状态。试验验证了上述算法的有效性。 相似文献