摆脱的方法清研微视高级驾驶辅助系统adas让你无忧

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延伸内容
详情介绍：疲劳驾驶识别的系统工作流程驾驶员疲劳监测系统通过视频采集设备获得驾驶员实时图像，自动分析驾驶员的头部姿态、眼睛运动规律以及面部特征等信息来确定驾驶员精神状态，并给出相应的预警提示。图像预处理在驾驶环境下通过视频流采集的图像会受到诸多因素的影响而包含噪声信息，如分辨率、系统噪声、突变背景等，给接下来的图像运算带来干扰。因此，我们对源图像通过直方图均衡化的手段进行预先处理，去除噪声，增强图像对比度，凸显图像细节，提高图像质量。人脸检测人脸检测环节是人眼定位前的重要步骤。系统采用Adaboost算法，利用提供的样本训练和检测方法。首先采集样本，从已采集的样本集中训练出分类器，该分类器可以很好地区别出人脸和非人脸；在检测环节，加载待检图像帧至分类器中，通过对图像像素点的扫描，找到图像中包含的人脸，标定该区域。后续操作会在已标定的人脸区域中进行，缩小计算区域，排除非人脸因素的干扰，极大地提高了系统的运行速率。眼定位该环节包括人眼粗略定位和人眼精确定位两个阶段。首先，根据中国传统的三庭五眼的先验知识，粗略定位肯定存在人眼的大致区域，该区域可能同时包含眉毛，发角等干扰，但却进一步地缩小了计算区域；接着，将人眼粗略区域通过一定阈值转换为二值化图像，再进行垂直方向上的灰度投影，求得直方图，因为人眼和周围皮肤的灰度存在较大差异，所以可从直方图中的波峰波谷判断出人眼上下边缘的Y坐标，继而可对眼睛进行精确定位。眼睛状态判断通过大类间方差法（Otsu）在不同的光线下对人眼精确区域进行不同阈值的二值化，分别获取佳的人眼睁闭状态时的眼部形状。通过对连续N帧的对比可以判断，黑色像素值面积小时可认为驾驶员当前处于闭眼状态，其他情况下处于睁眼或者半睁眼状态。疲劳分析系统选取目前公认有效的PERCOLS疲劳程度评价指标，即通过闭眼帧在连续N帧内所占的时间比例来分析疲劳状态，睁眼帧记录为“1”值，闭眼帧记录为“0”值，这样，连续N帧后便可获取关于“1”“0”交错出现的序列，疲劳状态的分析即可用“0”值在该序列中所占的比例来描述，当百分比高于一定的实验比例后即可认为司机可能出现疲劳。通过以上五个步骤的操作处理，系统可由采集设备获取的视频流中分析出当前驾驶员是否处于疲劳状态及疲劳程度，给出不同程度的提醒警报，从而达到系统目标。

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