非接触视觉识别系统研究Word文档下载推荐.doc

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现在主要基于疲劳驾驶的研究，所以对基于人脸系统研究的人眼状态识别则显得尤为重要。

人们不禁要问，究竟是什么原因造成如此大量的事故频繁出现？

有没有行之有效的安全措施能够遏制这些恶性交通事故发生？

于是，各国科学家，研究人员对此问题展开了大量积极并富有建设性质的研究活动，寻找事故背后的原因。

他们发现，从道路交通事故的成因来看，在全球范围内，驾驶员疲劳驾驶汽车，是导致各种交通安全事故发生的重要原因之一[2]。

因为驾驶员长时间驾驶车辆，特别是在夜间，很容易导致过于疲劳困乏、注意力不集中，随时有可能入睡，甚至在短暂失去知觉后经过一段时间再醒来，这大大降低了驾驶员自身对外界发生异常事件的反应能力。

更为严重的是，很多时候，已经处于疲劳驾驶状态的驾驶员本人甚至不知道自己已经处在瞌睡的危险状态之中，显然这种情形是非常危险的。

一旦行驶在路面窄、车速快的地区，常常一不注意，就酿成大祸，引发重大恶性交通事故。

科学家们还发现由驾驶员疲劳因素造成的交通事故，仅仅通过对驾驶行为

的规范和对驾驶员的培训教育是难以有效地克服的。

必须通过先进的技术手段，监控驾驶员的驾驶行为。

在发现驾驶员出现驾驶疲劳状态时，采取自动告警或者代替驾驶员操作，避免发生交通事故。

于是世界上很多国家特别是美英日德加发达国家的大学和著名汽车公司广泛开展了针对驾驶员疲劳驾驶或驾驶注意力不集中方面的研究，提出汽车安全辅助驾驶技术，来解决上述问题。

因此研究视觉识别有至关重要的作用。

眼睛作为一个重要的信息传递功能组织，它不仅把外界的各种信息反映给大脑，同时也把人的内在精神状态形象地表达出来。

正常状态时，眼睛睁得很开；

疲劳时，眼睛睁得很小；

睡眠时，眼睛会完全合上。

而且眼睛区域在以上三种情况下的外形有明显区别。

所以，利用驾驶员眼睛的状态信息来判断疲劳状况是一种可行的方法。

本文基于“疲劳驾驶状态监控装置及方法”，根据驾驶员在正常驾驶状态与疲劳驾驶状态下的眼睛张开程度有一定区别的特点，给出了一种对驾驶员眼睛状态进行准确识别的技术方法。

实验证明，该方法对眼睛状态的识别具有实时性强准确率高和抗干扰能力较强的特点。

1.2疲劳驾驶检测技术的研究现状

1.2.1疲劳驾驶检测方法的研究现状

早期的驾驶疲劳评价主要从医学角度出发，借助医疗器械进行。

1935年美国交通部管辖的州际商业协会ICC（Theinterstatecommercecommission）要求公共卫生署（TheUnitedStatespublichealthservice）对城市商业机动车驾驶员服务时间管理条例的合理性进行调查。

实质性的研究工作始于20世纪80年代，美国国会批准交通部研究商业机动车驾驶和交通安全的关系。

20世纪90年代随着计算机和集成电路制造技术的提高，疲劳程度测量方法研究有了很大的进展。

1.2.2国外研究具有代表性的产品有：

1、2005年，VOLVO汽车公司推出的“驾驶员警示系统”。

该系统不断监测车辆的行驶中的运动过程，记录下司机的驾驶行为，并能判断车辆是处于有效控制状态，还是处于失控状态，在司机进入睡眠状态之前及时给予警示。

沃尔沃的疲劳驾驶警示器设计者认为，他们之所以选择监督车的方式，是因为他们认为人的不可控因素太多。

2、2002年，美国研制的打瞌睡驾驶员侦探系统DDDS（TheDrowsyDriverDetectionSystem）[3]。

该技术采用多普勒雷达和复杂的信号处理来测量驾驶员打瞌睡或睡着的活动，包括不安烦躁的情绪活动、眨眼频率、眨眼的持续时间和眼皮的活动。

该系统的特点是通过耗能低的多普勒雷达系统（Dopplerradarsystem）非接触式地采集正常驾驶时驾驶员的活动和眼皮的活动行为所表示的疲劳数据。

并且该系统能够做成外形较小的仪器，固定在驾驶室内驾驶员头顶上方。

3、转向操作监视器S.A.M（steeringattentionmonitor）是一种监测方向盘非正常运动的传感器装置，适用于各种车辆。

如果方向盘4秒钟不运动，该监视器发出声音报警，直到方向盘继续正常运动为止[4]。

方向盘继续正常运动时监视器不发出声音报警。

S.A.M被固定在车内录音机的旁边，在方向盘下面的杆上有一条磁性带用来测量方向盘的运动。

S.A.M的作用就是：

提醒驾驶员不要在驾驶时瞌睡。

4、1997年10月约翰·

霍普金斯大学应用物理实验室对世界各大汽车厂商在安全问题的调查显示[5]：

三菱公司（MitsubishiDrowsyDriverWarningSystem）通过检测方向盘的运动来监视驾驶员的疲劳和注意力，如果驾驶员产生疲劳，座椅产生振动来刺激驾驶员以减轻驾驶疲劳，并且给出警告信号。

日产（NissanDrowsyDriverWarningSystem）在仪表盘用摄像机监视驾驶员面部的表情来识别驾驶员早期疲劳状态，当驾驶员疲劳时，它诱发告警声音。

该系统试图通过把薄荷醇气味的冷空气释放在驾驶室中来清醒疲劳的驾驶员，如果驾驶员疲劳状态得不到改善，该系统会使用声光报警，并且自动停车。

5、DAS2000型路面警告系统（TheDAS2000RoadAlertSystem）是一种设置在高速公路上用计算机控制的红外线监测装置，当行驶车辆摆过道路中线或路肩时，向驾驶员发出警告[6]。

6、电子“清醒带”，使用时用一根可以调整的松紧带固定在驾驶员头部，“清醒带”的电源插头插入汽车内的香烟自动点火器的插座内，装在带子里的半导体温差电偶，就使平展在前额部位的铝片变凉，使驾驶员睡意消除，精神振作。

据说戴上这种“清醒带”，足足可以消除睡意24小时。

“清醒带”使用的电压是12V-14V，电流是500mA，十分安全。

1.2.3国内研究具有代表性的产品有：

1、中国军事医学科学院陈信[7]等利用脑电图、读数试验、唾液分泌、闪光融合频率测试来判别飞行员疲劳。

他们对117名飞行员进行研究，发现人体疲劳与脑电波的α（1-4HZ）节律有关系，认为正常人脑波的α节律是有规律而且丰富多彩的。

α脑波变化慢会产生飞行疲劳。

2、1991年哈尔滨工业大学郭德文[8]指出疲劳是一种自然性保护反应，它不但与劳动强度有关，而且还与心情、健康程度、环境、兴趣和工作绩效有关。

从生理角度看，疲劳可分为体力疲劳和脑力疲劳。

脑力疲劳用诱发电位的方法：

肌肉表面上固定好表面电极，肌电信号经表面电极传导到肌电图记录仪，可以看出，EMG（electro-myography）的频率随着疲劳的产生和加深呈现下降趋势，而EMG的幅值增大则疲劳增大。

3、北京医科大学王生[9]教授在肌肉疲劳过程肌电变化实验观察中对20名受试者在实验室取坐姿，手持不同负荷，记录和分析肌肉疲劳过程肌电变化情况，结果表明随着负荷增加，肌电的积分值IEMG（integralofelectro-myography）增加，随着时间延长，IEMG的值先升高，后下降，实验结束时IEMG降至最低值，受试者感觉疲劳程度逐渐增加，分析认为IEMG值低于初始值时出现疲劳，疲劳时肌电功率谱左移。

并且强调疲劳是一种十分复杂的现象。

肌肉疲劳是体力劳动过程中造成作业能力下降和引起损伤或疾病的重要原因，但是疲劳一直没有较好的评价方法。

尝试在实验条件下，采用肌电技术，观察疲劳过程中肌电变化情况，探讨肌电技术作为判断肌肉疲劳的一个客观指标。

4、阎淑芳[10]等人在机动车驾驶员操作技能分析中，从宏观上指出交通事故与人、车、路、环境等因素有关，而人是主要因素。

驾驶员控制车辆的运行操作信息90%以上是通过视觉得来的，剩余信息靠听觉、位觉、动觉等得来。

在驾驶操作过程中信息是不断变化的，必须选择与行车有关的道路环境信息，通过感觉器官传入大脑，经过加工判断支配躯体做出相应的动作去操作车辆的各控制机构。

这一系列的信息、动作、信息的反馈和动作相应的变化，就组成了驾驶员的驾驶技能，以及所呈现的驾驶技能水平，机动车操作动作的速度、准确、协调、注意力的敏锐是评价操作技能的重要指标。

通过分析机动车驾驶员操作技能，依据驾驶过程和环境，测出驾驶员的反应能力、方向盘的控制能力，手、脚的配合能力、遇有危急情况所采取的措施情况以及对干扰信息的屏蔽能力等。

测试指标包括反应时间、判断时间、行驶轨迹、操作正确与错误次数、速度判断等。

5、上海交通大学石坚和卓斌[11]通过传感器测量驾驶员驾驶时方向盘、踏板等一些参数来判别驾驶员的安全因素。

驾驶员方向盘的操纵情况与驾驶员的安全具有一定的联系。

当方向盘较长时间不动，说明驾驶员在打瞌睡。

研究表明：

当方向盘产生幅度15°

以上，0.4Hz以下的低频率转动，说明驾驶员操作的闭环反应较迟钝，即开始疲劳。

驾驶员安全的主观评价值SED（SubjectiveEvaluationofDrowsiness）与方向盘的转角和角速度参数的关系最密切，并给出主动安全性的定量指标。

在过去的几十年中，人们对驾驶疲劳进行了很多的研究，主要集中在两个方向上:

（l）驾驶疲劳的生理学机理理解和疲劳程度的检测;

（2）在第一个方向成果的基础上，开发出用于商业运输中的驾驶疲劳监测设备。

1.2.4疲劳驾驶检测技术的研究难点

当前，疲劳驾驶检测技术的研究是国内外研究的前沿和热点，其难点主要包括以下几方面[12]:

（l）对驾驶员驾驶疲劳的心理、生理属性不是特别清楚。

驾驶员在疲劳状态下，其心理和生理特征等与正常状态下有较大不同，而目前反映这些特征变化的数据很难客观获得。

（2）疲劳状态下的变化规律很难总结归纳。

尽管目前人们发现了一些疲劳状态下的变化规律，但这些规律均是建立在驾驶员清醒状态的基础上，而在疲劳出现后，存在着认知能力下降的情况，即这些规律只能粗略地反映疲劳的状态。

况且驾驶员个体在性别、年龄、性格、肤色、体质、情绪等多方面存在着差异性，这一切都阻碍了疲劳检测方法评价指标的客观量化。

（3）疲劳驾驶检测方法的评价标准还在探索中。

究竟采用何种标准来客观准确地评价驾驶疲劳是一个富有挑战性的问题。

（4）现有的大多数驾驶疲劳检测算法因其检测条件的限制和复杂环境的影响，不能准确完整地提取驾驶员的疲劳信息，导致目前开发的疲劳驾驶检测装置难以快速对疲劳状态做出正确判断与响应，检测灵敏度低，可靠性差。

（5）目前国内外关于疲劳驾驶检测的研究还停留在理论和方法的探索上，没有系统的标准和完善的解决方案，尤其是在如何提高检测方法的精度和具体的实现上最具争议。

（6）现今的疲劳驾驶检测装置或检测效果不理想，或成本太高，难以获得广泛的应用。

因此，如何通过改进疲劳驾驶检测方法来提高检测装置的性价比是一个亚待解决的问题。

（7）为验证现有疲劳驾驶检测方法而设计和开发的检测仿真软件非常有限。

目前，在