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        基于虹膜檢測疲勞駕駛的研究

        2020-07-14 10:33:28邱敏霞王子純方嬌李鑫
        理論與創(chuàng)新 2020年9期
        關鍵詞:虹膜交通事故駕駛員

        邱敏霞 王子純 方嬌 李鑫

        【摘? 要】伴隨汽車保有量的持續(xù)提高,交通事故也快速增多,由于疲勞而引發(fā)的交通事故占比相當高,對司機疲勞駕駛展開監(jiān)管,對于減少交通事故存在重大的作用。本文借助模板匹配的方式追蹤定位識別到的人眼。本文借助虹膜對上下眼瞼之間的距離展開運算,且同眨眼頻率有效結合,探討有關沒有檢測到人眼的狀況下的運算且予以創(chuàng)新。本文把疲勞判斷同追蹤人眼有效融合,促使系統(tǒng)檢測所耗費的時間大幅變少。

        【關鍵詞】疲勞檢測;虹膜識別

        引言

        隨著科學技術日新月異的進步,交通運輸業(yè)也得到了高速的發(fā)展,道路交通事故頻發(fā)成為危害人身和財產(chǎn)安全的嚴峻問題,然而引發(fā)事故的原因是各式各樣的,比如司機、車輛或者道路等方面的問題,至于司機問題已然變成全球高度認可的重要因素,其中最重要一個因素就是駕駛員疲勞駕駛。駕駛人由于休息不足或長時間駕駛時容易導致判斷能力下降、操作失誤頻率上升以及反應遲鈍現(xiàn)象頻發(fā)。當駕駛員處于嚴重疲倦狀態(tài)下時,有時會進行無意識操作或進入瞬時睡眠狀態(tài),在嚴重的情況下失去對車輛的控制能力。造成交通事故的主因也許是疲勞駕駛,按照有關部門的相關報告可知,由于疲勞駕駛而引發(fā)的事故占交通事故總數(shù)的五分之一左右。在疲勞駕駛與酒駕,還有超速這幾個重要因素當中,疲勞駕駛是最為關鍵的因素。

        對于開展關于疲勞狀態(tài)預警,預防疲勞駕駛的系統(tǒng)對于人身安全與社會穩(wěn)定具有重要意義。本文對現(xiàn)今國內(nèi)外關于預警疲勞駕駛的研究進行分析發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有的疲勞狀態(tài)預警研究大致可劃分成主動記錄和參數(shù)監(jiān)測兩種方式,第一種主動記錄指的是通過駕駛員的簽到記錄駕駛時長,通過規(guī)定的時間衡量是否處于疲勞狀態(tài)。第二種參數(shù)監(jiān)測是對駕駛員的生理信息、車輛的動態(tài)參數(shù)進行實時觀測以判斷駕駛員是否疲勞。

        1.研究流程

        2.特征提取

        虹膜識別模塊的重要構成部分,為虹膜的特征匹配以及提取。特征提取重點為借助Canny邊緣算子,將虹膜的外邊緣提取出來,借助 Hough變換獲取內(nèi)圓半徑以及中心,借助單行梯度最大值法,對虹膜的外邊緣展開運算;最終借助二維Gabor小波變換,對虹膜特征展開提取,以下為相關的公式:

        在對虹膜特征展開提取時,必須基于二維Gabor小波變換,所形成的極坐標下開展。原因是如此能夠防止由于虹膜提及的變化,還有瞳孔變大而造成虹膜特征出現(xiàn)改變。以下為極坐標的公式:

        3.系統(tǒng)工作過程

        3.1 連續(xù)駕駛

        司機在交通條件較佳的城市公路,或者高速公路上行駛時,司機通常在持續(xù)行駛時是不會中途停下來的。這時的檢測流程為:ECU獲取傳感器發(fā)出的信號以后,指示CCD攝像頭收集相應的圖像,DSP指示計時模塊開始計時,視頻解碼器對圖像展開轉(zhuǎn)換處理,虹膜識別模塊則對虹膜展開識別。在匹配結束以后將虹膜予以鎖定,等同于將司機鎖定。借助計時模塊對司機持續(xù)行駛的時間H予以記錄,從而判定其有無出現(xiàn)疲勞駕駛的狀況。

        3.2 系統(tǒng)測試

        如今國外及國內(nèi)并未構建完善的虹膜庫。為方便試驗在環(huán)境與時間不一樣的狀況下,采集二十個人,每個人八張(左右眼各為四張) ,大小為640×480的虹膜圖像。當中的訓練及測試樣本數(shù)量均為四張。

        該法把所有的訓練及測試樣本展開比較匹配??偣惨瓿?0×4+20×4=160次匹配。并且記錄,在完成虹膜識別以后,時鐘模塊顯示反應滯后的時長:

        通過對結果的研究能夠得知,虹膜識別存在4.39%的錯誤率。出現(xiàn)錯誤判斷的主要原因則是:因為光照強度的作用,盡管系統(tǒng)選取的CCD紅外攝像頭可以較好地適應光照,然而鑒于成本等諸多方面,選取的濾光設備并無較佳的效應,這對檢測結果形成不利的作用;因為行駛過程中司機的姿勢經(jīng)常變化,對圖像收集也產(chǎn)生不利的作用。在對計時模塊展開分析后得知,在完成虹膜識別以后,該模塊在反應方面是存在滯后性的,平均時長大約為1.51秒,該時長依然位于準許的范疇內(nèi)。

        4.討論

        本文所設計的疲勞狀態(tài)預警系統(tǒng),是以虹膜識別作為基礎的。該系統(tǒng)是通過報警與圖像處理模塊等構成的,促使系統(tǒng)具備比較簡單的結構,達成系統(tǒng)的模塊化。

        本文借助Gabor小波變換法,對虹膜特征展開提取得知,在對160個樣本展開匹配時,存在4.39%的錯誤率,意味著系統(tǒng)具備較佳的精準度。在完成虹膜識別以后,該模塊在反應方面是存在滯后性的,平均時長大約為1.51秒,該時長依然位于準許的范疇內(nèi)。

        在試驗當中選取的樣本并不充足,盡管可以向后續(xù)分析給予部分參照,然而為促使分析更為精準與全面,必須收集充足的樣本且反復試驗,從而構建完善的虹膜樣本庫。

        (指導老師:楊雪)

        參考文獻

        [1]姬樂樂.基于虹膜識別技術的快速身份確認算法研究[D].西安工程大學,2017

        [2] 江水郎.基于視覺的駕駛員疲勞檢測研究[D].上海交通大學,2008.

        [3]李海青,孫哲南,譚鐵牛,何召鋒,馬力.虹膜識別技術進展與趨勢[J].信息安全研究,2016,2(01):40-43

        [4]李京.虹膜識別技術在眼動旋轉(zhuǎn)中的應用[D].西安工業(yè)大學,2012

        [5]曹倩霞.基于眼瞼運動的司機疲勞檢測[D].中南大學,2005.

        [6]李軍.黃超生.謝偉斌.鄒思昕.人臉識別在疲勞駕駛檢測中的應用研究[J].廣東技術師范學院學報,2019,40(03):22-27.

        [7]袁曉燕.虹膜定位、形變及特征提取研究[D].上海交通大學,2008.

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        [10]王鑫磊,王辛巖,田中軒,張婭婷,眼睛特征下的疲勞檢測與研究[J].綠色環(huán)保建材,2018(12):139-140

        基金項目:①本文系天津農(nóng)學院2018年度大學生實踐創(chuàng)新訓練計劃項目,項目編號:201808003。

        ②本文系天津農(nóng)學院天津市教委科研計劃項目,項目編號:2018KJ184。

        作者簡介:

        邱敏霞(1997.7--),女,貴州貴陽人,天津農(nóng)學院本科在讀,研究方向為物聯(lián)網(wǎng)。

        楊雪(1988.11),女,甘肅武山人,天津農(nóng)學院講師,研究方向為生物信號檢測與處理和圖像處理。

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