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        一種防疲勞駕駛系統(tǒng)研究

        2019-09-10 17:22:39李航蔚王鶴
        名城繪 2019年10期
        關(guān)鍵詞:聲光報(bào)警

        李航蔚 王鶴

        摘要:國(guó)內(nèi)外已有的一些疲勞駕駛識(shí)別方法,如車(chē)載監(jiān)測(cè)裝置精確測(cè)量頭部運(yùn)動(dòng)、瞳孔直徑變化和眨眼頻率等。這些方法和設(shè)備往往過(guò)于復(fù)雜、價(jià)格昂貴,無(wú)法廣泛應(yīng)用。本文闡述一種簡(jiǎn)單、有效的、虛報(bào)警概率較低的識(shí)別疲勞駕駛的方法,用于監(jiān)控駕駛員的行車(chē)狀態(tài),減少駕駛員疲勞駕駛的潛在危害。

        關(guān)鍵詞:疲勞駕駛;控制模塊;聲光報(bào)警

        高原高寒地區(qū)大都采用特種運(yùn)輸車(chē)進(jìn)行長(zhǎng)途運(yùn)輸,駕駛員較平原地區(qū)更容易出現(xiàn)疲勞駕駛,主要癥狀有注意力下降、意識(shí)模糊、四肢無(wú)力、反應(yīng)遲鈍、思維和感知功能能力減弱等,增加了事故發(fā)生的概率。

        1 疲勞報(bào)警方案設(shè)計(jì)

        本系統(tǒng)包括車(chē)載網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸模型、數(shù)據(jù)智能采集節(jié)點(diǎn)、監(jiān)控軟件三部分,是基于判斷眼睛睜閉的變化來(lái)確定疲勞程度,這種判斷方法的好處在于其非接觸性,不會(huì)給駕駛員的駕駛帶來(lái)任何副作用,只需要在駕駛室內(nèi)安裝一個(gè)攝像頭,采集行車(chē)過(guò)程中駕駛員的眼睛變化狀態(tài),然后經(jīng)過(guò)一定的圖像處理算法,并結(jié)合車(chē)載網(wǎng)絡(luò)其他相關(guān)節(jié)點(diǎn)的參數(shù)信息,提供相應(yīng)的信息,得出當(dāng)前駕駛員工作狀態(tài),最終實(shí)現(xiàn)疲勞報(bào)警。考慮到車(chē)內(nèi)空間狹小、溫度濕度變化、電磁干擾等方面因素,為保證數(shù)據(jù)采集正確性與可靠性,本系統(tǒng)的應(yīng)具備以下幾方面的非功能性需求。

        1.1 抗干擾性

        運(yùn)輸車(chē)行駛過(guò)程中處于各種復(fù)雜的電磁場(chǎng)中,加上汽車(chē)自身的脈沖信號(hào),都會(huì)對(duì)智能采集節(jié)點(diǎn)造成干擾,因此要具有較強(qiáng)的抗干擾能力。

        1.2容錯(cuò)性

        數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)主副站并存的通信網(wǎng)絡(luò),可能出現(xiàn)從節(jié)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)總線的情況,出現(xiàn)沖突時(shí),為避免優(yōu)先級(jí)低的節(jié)點(diǎn)占用網(wǎng)絡(luò),系統(tǒng)要有一定的容錯(cuò)性。

        1.3穩(wěn)定性

        系統(tǒng)能否正確監(jiān)控,直接關(guān)系到人車(chē)的安全,當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)異常時(shí)要及時(shí)提示,必要的時(shí)候要提醒用戶手動(dòng)復(fù)位。

        1.4可擴(kuò)展性

        為了進(jìn)一步拓展系統(tǒng)功能,還應(yīng)具有一定的可擴(kuò)展性,以備系統(tǒng)完善后續(xù)功能,減少錯(cuò)誤率。

        2.1 圖像的采集和處理

        系統(tǒng)使用靈敏度高、抗強(qiáng)光、體積小、抗震動(dòng)等優(yōu)點(diǎn)的CCD攝像頭來(lái)獲取眼部圖像,符合復(fù)雜條件下駕駛員面部圖像采集要求。CCD攝像頭拍攝的駕駛員頭部圖像,經(jīng)過(guò)高精度的A/D轉(zhuǎn)換成DSP可讀取的數(shù)字圖像,用圖像預(yù)處理技術(shù)對(duì)噪聲、光照不足、圖像扭曲等問(wèn)題進(jìn)行糾正,保證人臉圖像中人臉大小、位置以及人臉圖像質(zhì)量的一致性,使系統(tǒng)能夠更好地判定人眼的狀態(tài),進(jìn)而準(zhǔn)確的判定駕駛員行車(chē)狀態(tài)。

        2.2 獲取眼部狀態(tài)

        強(qiáng)分類(lèi)器H(x)由所有的弱分類(lèi)器通過(guò)加權(quán)求和得到。

        2.3疲勞狀態(tài)的判斷

        由于灰皮差異明顯,在自然光中虹膜和鞏膜的邊緣最易分辨。人眼作為三維物體,在向二維投影的過(guò)程中,不可避免地會(huì)造成信息失真。上眼瞼作為危險(xiǎn)邊緣,易受影響產(chǎn)生偽邊緣或發(fā)生邊緣漏判。因此,有效檢測(cè)上眼瞼輪廓是該邊緣算法的核心。通過(guò)掃描找到上眼瞼的最高點(diǎn)P(X1,Y1),下眼瞼的最低點(diǎn)Q(X2,Y2),左臨界點(diǎn)R(X3,Y3),右臨界點(diǎn)Z(X4 ,Y4 ),就可以得到與眼睛邊界相切的矩形框,由此,人眼的高寬比Z( t )可以定義為:

        實(shí)際運(yùn)算中,水平和豎直模板分別對(duì)圖像各像素點(diǎn)進(jìn)行卷積,得到水平方向上各點(diǎn)的卷積結(jié)果Gx(i)和豎直方向上的卷積結(jié)果Gy(j),取兩個(gè)結(jié)果的最大值,就能獲得圖像中各點(diǎn)梯度的近似值。

        由于不同個(gè)體眼部大小的差異,不同測(cè)試者正常狀態(tài)下閾值頻率分布也不盡相同,不能以統(tǒng)一的閾值作為判斷疲勞狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)。因此,在系統(tǒng)進(jìn)行疲勞監(jiān)測(cè)前需要確定一個(gè)疲勞閾值,系統(tǒng)啟動(dòng)后,在一段時(shí)間內(nèi)對(duì)駕駛員的眼部信息進(jìn)行連續(xù)采集,以80%以上的概率分布點(diǎn)作為正式監(jiān)測(cè)時(shí)的閾值,判駕駛員是否閉眼。將閾值定義為3秒內(nèi)眼睛閉合80%的幀數(shù)占圖像總幀數(shù)的百分比,閾值大于40%且眼睛閉合時(shí)間大于3秒時(shí),說(shuō)明駕駛員處于疲勞駕駛狀態(tài),啟動(dòng)報(bào)警裝置。

        3 報(bào)警的實(shí)現(xiàn)

        為排除駕駛員眨眼而造成的誤檢,在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)每隔100 ms取一幀圖像數(shù)據(jù)處理,若是連續(xù)5次都檢測(cè)到駕駛員都處于疲勞狀態(tài)時(shí)就可認(rèn)為駕駛員正在疲勞駕駛,則開(kāi)啟聲光報(bào)警信號(hào),驅(qū)動(dòng)蜂鳴器發(fā)出尖銳響聲,發(fā)光二極管閃爍,以此來(lái)警示駕駛員此刻正處于疲勞駕駛狀態(tài)。

        4 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

        系統(tǒng)運(yùn)行程序由matlab語(yǔ)言和C語(yǔ)言混合編程,利用matlab良好的圖形界面設(shè)計(jì)和C語(yǔ)言高效的運(yùn)行效率,將這兩種語(yǔ)言混合編程,核心算法由C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),而輸入輸出則由matlab語(yǔ)言來(lái)完成。將疲勞駕駛檢測(cè)與識(shí)別算法移植到DSP芯片中,CCD攝像頭拍下的駕駛員面部圖像序列經(jīng)DSP處理后的試驗(yàn)結(jié)果與系統(tǒng)設(shè)定的閾值相比較,就可判斷出司機(jī)是否處于疲勞狀態(tài)。

        5結(jié)束語(yǔ)

        本系統(tǒng)建立的模型具有良好的線性,能適應(yīng)不同受試者并在1s內(nèi)對(duì)疲勞狀態(tài)的駕駛員發(fā)出警報(bào),在高原防疲勞安全駕駛領(lǐng)域有一定的應(yīng)用前景。

        參考文獻(xiàn):

        [1]邵明虎,王慧,鳳鵬飛,吳陵生.防疲勞駕駛技術(shù)的發(fā)展與研究[J].中國(guó)集體經(jīng)濟(jì),1062-1066-1080.

        [2]何明山,羅衛(wèi)東,陳啟新,張立.基于DSP虹膜識(shí)別防疲勞駕駛報(bào)警系統(tǒng)的研究.中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù),16730-193X(2016)01-0127-05.

        [3]千承輝,王政,左濂銳,李春生,劉昊明.基于人眼識(shí)別的防疲勞駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究.吉林大學(xué)學(xué)報(bào),1671-5896(2016)04-0522-06.

        (作者身份證號(hào):6501031986080813151? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2203221992051688752)

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