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        基于圖像識別的模擬駕駛疲勞檢測系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn)

        2016-12-16 06:53:25廣東工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院
        電子世界 2016年22期
        關(guān)鍵詞:人機(jī)界面方向盤人臉

        廣東工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院 岳 翼

        基于圖像識別的模擬駕駛疲勞檢測系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn)

        廣東工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院 岳 翼

        隨著科技和社會的發(fā)展,城市車輛數(shù)目日益增長。汽車行業(yè)疾速發(fā)展的同時,交通問題也變得越來越突出。按照公安部交管局的統(tǒng)計,每一年由于交通事故死亡的人數(shù)超過1000萬人,位居世界第一。交通問題無疑給人們的生活造成極大的不便與損失,同時也嚴(yán)重制約城市的發(fā)展,而疲勞駕駛[1]正是引發(fā)交通事故的主要原因之一。本文針對疲勞駕駛問題,提出了基于機(jī)器視覺[2]的疲勞駕駛檢測解決方案。本方案用基于圖像識別[3]的方法檢測和鑒別疲勞駕駛。并且用智能小車和游戲方向盤等硬件搭建了模擬駕駛系統(tǒng)。模擬駕駛系統(tǒng)與疲勞駕駛整合。構(gòu)建了完善的模擬駕駛和疲勞檢測系統(tǒng)。實驗表明該方案能準(zhǔn)確、實時的判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)。

        疲勞駕駛檢測;模擬駕駛系統(tǒng)

        1.引言

        本文針對交通安全問題中的疲勞駕駛問題,設(shè)計一種基于圖像處理的疲勞駕駛檢測系統(tǒng),擬解決主要問題是駕駛員臉部信息實時,精確的檢測和定位;對駕駛員面部信息的高效,準(zhǔn)確的分析;以及對疲勞狀態(tài)的可靠判斷。

        本系統(tǒng)能夠?qū)崟r,可靠的判斷駕駛員是否在疲勞駕駛,當(dāng)發(fā)現(xiàn)駕駛員正在疲勞駕駛,就及時向駕駛員出報警。通過這種實時監(jiān)測,快速報警的機(jī)制,能有效避免因疲勞駕駛而引發(fā)的交通安全事故??梢员U闲熊囻{駛的安全性,降低因疲勞駕駛引發(fā)的交通事故,進(jìn)而能間接緩解交通擁堵,增強(qiáng)人們的出行效率,降低出行風(fēng)險及時間成本。具有很好的社會效益。

        此外本文設(shè)計并實現(xiàn)了模擬駕駛系統(tǒng),既能遠(yuǎn)程駕駛智能小車,又能用于實驗驗證疲勞檢測算法的有效性。

        2.模擬駕駛疲勞檢測系統(tǒng)硬件設(shè)計

        2.1系統(tǒng)整體設(shè)計框架

        本系統(tǒng)主要由疲勞檢測子系統(tǒng),模擬駕駛子系統(tǒng)組成。系統(tǒng)實現(xiàn)功能為:當(dāng)被試者通過連接在電腦端的方向盤對遠(yuǎn)端的小車進(jìn)行模擬駕駛時,后臺運(yùn)行的疲勞駕駛檢測系統(tǒng)能實時檢測被試者的疲勞狀態(tài),當(dāng)發(fā)現(xiàn)其處于疲勞駕駛狀態(tài)時候,就及時發(fā)出報警。

        圖1-1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

        2.2模擬駕駛子系統(tǒng)設(shè)計

        模擬駕駛子系統(tǒng)通過連接在電腦上的方向盤能遠(yuǎn)程模擬駕駛遠(yuǎn)方的小車,小車能實時發(fā)回前方的路況信息,并在電腦端的人機(jī)界面進(jìn)行顯示。

        圖1-2 模擬駕駛系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖

        模擬駕駛子系統(tǒng)硬件組成:模擬方向盤是由萊仕達(dá)勁馳生產(chǎn)的PXN-V66力反饋有線方向盤,這種方向盤是專為PC電腦主機(jī)而設(shè)計的。模擬方向盤具有方向盤,按鍵板,換擋桿,踏板等組件,較為真實的模擬實際方向盤。如圖1-3(a)、(b)所示。模型小車由東莞博思電子數(shù)碼科技有限公司生產(chǎn)的A型車模,尺寸為cm,有較好的調(diào)零裝置,可以自由組裝。根據(jù)模擬駕駛子系統(tǒng)的要求,模型車需要有相關(guān)的硬件電路,包括主控板,電機(jī)驅(qū)動板,傳輸網(wǎng)絡(luò)視頻的手機(jī)等。如圖1-3中(c)所示。要控制這樣一樣模型車,需要有相應(yīng)的硬件電路支持,主要包括主控芯片,電源模塊,電機(jī)驅(qū)動,舵機(jī)驅(qū)動等組成,如圖1-3中(d)所示。

        圖1-3 硬件結(jié)構(gòu)

        模擬駕駛子系統(tǒng)軟件部分:模擬駕駛子系統(tǒng)軟件部分主要為PC端的人機(jī)界面。人機(jī)界面使用LabVIEW進(jìn)行編程,負(fù)責(zé)接收小車傳輸回來的視頻數(shù)據(jù),采集模擬方向盤的數(shù)據(jù)并且將這些控制指令發(fā)送給小車。人機(jī)界面主要由視頻顯示界面,URL配置文本框,COM配置框,以及一些圖標(biāo)組成。人機(jī)界面如圖1-4所示。

        圖1-4 人機(jī)界面

        圖1-5 攝像頭安裝示意圖以及實際檢測的效果圖

        2.3疲勞檢測子系統(tǒng)設(shè)計

        疲勞檢測子程序在電腦端后臺運(yùn)行,通過安裝在駕駛員前方的攝像頭,采集駕駛員圖像信息,給后臺的圖像處理程序進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和疲勞分析,能夠?qū)崟r監(jiān)測駕駛員的駕駛狀態(tài),當(dāng)發(fā)現(xiàn)駕駛員處于疲勞駕駛時候,及時發(fā)出報警。

        該子系統(tǒng)由圖像采集模塊,數(shù)據(jù)處理模塊組成。其中圖像采集主要靠硬件(USB攝像頭)實現(xiàn),數(shù)據(jù)處理主要由運(yùn)行在電腦端后臺的疲勞檢測程序?qū)崿F(xiàn),如圖1-5所示。

        疲勞檢測子系統(tǒng)主要數(shù)據(jù)處理步驟為:預(yù)處理;人臉檢測;人臉跟蹤;睜眼檢測;疲勞判斷。詳見圖1-6。

        圖1-6 疲勞檢測系統(tǒng)主要數(shù)據(jù)處理步驟

        本文主要負(fù)責(zé)圖像預(yù)處理,人臉定位,人臉跟蹤和疲勞駕駛檢測程序的編寫。完成工作有對輸入圖像進(jìn)行灰度化,直方圖均衡化,以及自定義算法的亮度增強(qiáng)和對比度增強(qiáng)。對人臉進(jìn)行檢測和定位。利用Kalman濾波器對人臉進(jìn)行跟蹤。并通過調(diào)用OpenCV函數(shù)庫及項目組自己訓(xùn)練好的分類器,編寫了疲勞駕駛檢測程序。

        3.軟件設(shè)計

        疲勞檢測程序流程:主要由初始化,加載分類器,配置Kalman濾波器,捕獲圖像,預(yù)測人臉區(qū)域,檢測人臉區(qū)域,檢測眼睛區(qū)域,跟新Kalman濾波器,計算PERCLOS,疲勞報警等部分組成。其中主要的循環(huán)部分為人臉的檢測和跟蹤,眼睛的檢測和疲勞的判斷。見圖2。

        圖2 疲勞檢測程序流程圖

        4.測試

        最后編寫的疲勞檢測程序能夠采集駕駛員圖像,并在后臺實時處理,計算其PERCLOS參數(shù)并在波形圖上畫出PERCLOS曲線圖,當(dāng)PERCLOS值大于預(yù)設(shè)閥值(0.15)時,就發(fā)出聲音警報。實際檢測效果如圖3所示,其中綠色矩形框為根據(jù)Kalman跟蹤計算得到的感興趣區(qū)域,藍(lán)色框為實際檢測到的人臉區(qū)域,眼睛用兩個小矩形框標(biāo)記出。每一時刻的PERCLOS曲線在左邊“坐標(biāo)紙”上繪制出。

        圖3 程序?qū)嶋H檢測效果圖

        PERCLOS曲線畫在一個的白色圖像上,水平方向方向等分為20份,垂直方向方向等分為20份,并用循環(huán)的方式畫出這些分割線,就繪成了一個“坐標(biāo)紙”。方向表示幀數(shù),方向表示PERCLOS的值。每一幀都計算其PERLCOS值(100幀中閉眼幀數(shù)比例值),并在“坐標(biāo)紙”中用紅線畫出閥值(0.15),當(dāng)PERCLOS值大于閥值時候,電腦就會發(fā)出報警聲音和文字報警。PERCLOS曲線見圖4。

        圖4 PERCLOS曲線

        通過錄制不同疲勞表現(xiàn)次數(shù)的視頻給該系統(tǒng)進(jìn)行檢測,所得實驗結(jié)果接近真實情況,誤檢測都在4次以內(nèi),誤判率小于0.15。正確報警次數(shù)接近實際疲勞狀態(tài)表現(xiàn)次數(shù),正確率大于80%。平均檢測時間小于40ms,一秒鐘可以檢測25幀以上,滿足實時性的要求。證明,該疲勞檢測系統(tǒng)能夠?qū)崟r、正確的分析出駕駛員疲勞狀態(tài)。檢測效果如表1所示。

        表1 疲勞檢測效

        實驗表明,本文方法對疲勞駕駛的檢測平均正確率可達(dá)到85%以上,誤判率在10%以下。證明該方案的可行性和有效性。

        5.結(jié)論

        本章闡述了疲勞駕駛檢測程序的結(jié)構(gòu)框架,以及數(shù)據(jù)處理流程。對程序的實際檢測效果進(jìn)行了分析。分析表明,本程序能夠?qū)崟r,正確的監(jiān)控駕駛員的狀態(tài)。并且對于光照和人臉的大角度偏轉(zhuǎn)有很好的魯棒性。

        [1]周鵬.疲勞事故隱患消除技術(shù)與方法[J].汽車電器,1998(4):16-17.

        [2]胡占奇,劉洪瑋.基于小波分析和幾何特征的人臉識別方法研究[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2009,28(15):21-24.

        [3]劉洪榛.基于機(jī)器視覺的疲勞駕駛檢測算法研究[D].廣州:華南理工大學(xué),2012.

        岳翼(1990—),云南鎮(zhèn)雄人,碩士研究生,現(xiàn)就讀于廣東工業(yè)大學(xué)。

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