基于图像处理知识对疲劳驾驶检测系统进行研究。在构建人脸相关数据库后,主要的疲劳相关信息通过混合模型算法进行获取。首先对图片进行一定的预处理,增加图像增强模块消除实际的光照干扰。采用基于AdaBoost的人脸检测算法为核心检测方法,对人脸的定位以驾驶员眼部特征为关键部位。采用人眼变化曲线分析法与PERCLOS准则相结合的判定方法进行疲劳判定。针对不同需要和特性对疲劳驾驶预警进行优化。实验通过模拟测试验证了关键点定位算法的可实现性与准确性,并验证实际的疲劳测试具有较好的可靠性。
2021-12-21 15:56:29 608KB 疲劳判定
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