红外图像的疲劳状态识别方法

目的：为了解决光照变化对疲劳检测系统造成的准确性不高的问题,提出了一种近红外环境下判断人眼状态的方法,即针对红外光补图像的人眼状态判断。方法：首先,利用Adaboost算法对人眼区域进行定位,在网格法标记人眼瞳孔部分的基础上,进行Retinex红外图像增强。接着,对二值化与边缘检测后的红外图像分别进行网格法闭合度计算,得到人眼闭合度。最后,根据闭合度计算结果设定双阈值并结合PERCLOS来判断眼睛状态。结果：在DM642硬件平台上进行疲劳检测试验,实验结果表明,人眼状态识别率达到了90%以上,且平均每秒能处理21帧图片。结论：证明了该方法不仅能有效解决光照变化带来的问题,而且满足疲劳状态检测系统的快速性、可靠性和有效性等要求。     

驾驶员疲劳检测系统设计

以DM642为主控芯片设计了一套驾驶员疲劳检测的硬件系统,包括主控器模块、视频采集模块、视频输出模块和报警模块等相关电路;综合国内外的研究现状,确定了了疲劳状态判断的理论基础;交叉运用图像处理技术、人脸检测技术和PERCLOS疲劳检测方法,根据眼睛的疲劳特征,实时判断驾驶员的疲劳状态,进行报警,有效防止交通事故的发生;经过对系统的软硬件测试,结果表明,该方案可以有效地识别出驾驶员的疲劳状态,运行速度快、实时性好,具有较高的鲁棒性。