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基于人脸识别的疲劳驾驶预警系统--国朗科技

作者: 编辑: 来源: 发布日期: 2018.11.15
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信息摘要:
国朗科技基于先进的图像智能识别分析技术,检测驾驶员的头部运动、眼皮运动、眼睛闭合频率、凝视方向、打哈欠频率等面部信息,并进行监控与数据分析,…

 在全球范围内,司机的疲劳驾驶已成为导致交通安全事故的重要原因之一。当驾驶员因睡眠不足、饮酒及生病等因素而引起视线模糊、反映迟钝、注意力分散等现象时,将直接影响到驾驶员的感知、思维、判断、决策及运动执行能力,特别是经常进行24小时任意时间工作的货车,疲劳驾驶引起的灾难事故可以达到60%

疲劳驾驶

      在严峻的交通事故形势下,研究预防驾驶员疲劳驾驶的方法很有必要。如今通过人体信息判别驾驶员身体的疲劳状况来进行预警并提供相应的防护手段,是目前国内外专家和学者的一个研究热点,研究成果也具有重要的意义

       当前研究疲劳驾驶检测的机构和正在开发的疲劳检测方法主要有:

       基于生理信号检测方法 是将生物度量与疲劳状况联系起来,主要是利用各种终传感器获取驾驶员在驾车过程中的各项生理指标,包括脑电波,心电图,肌电图,体液分泌情况等各种生理反应。基于交通工具行为的检测方法 是当车辆偏离原来的行驶路线时,系统则会捕获到该信息并发出报警信号,主要应用在高速公路上车辆的红外监测。

疲劳驾驶检测预警系统

       基于计算机视觉的检测方法是通过分析捕捉到驾驶员的一些与疲劳相关的细微动作如垂头打盹、闭眼或者眯眼,目光是否注视路面,打哈欠的频率等动作信息来判断驾驶员的疲劳程度。

      基于人脸识别的疲劳驾驶预警方法,涉及计算机视觉。设置应用环境,采用红外光源,在摄像头添加滤光片,使人眼能够产生红眼效应;摄像头采集红外环境的图像,获取图像帧,进行差分处理,得到的差分图像能够凸显出具有红眼效应的瞳孔部分;然后将差分后的图像进行图像增强操作,突出感兴趣的区域,即眼部区域瞳孔部分;对增强后的图像进行自适应阈值,将图像二值化,用来自适应凸显瞳孔与背景图像的差异;对经过二值化后的图像做开运算,消除图片仍旧存在的非感兴趣区域噪点或者偏移条纹;提取眼部特征,定位瞳孔,采用卡尔曼滤波,缩小下一帧眼部区域提取范围,准确进行人眼进行动态跟踪定位;通过提取到的眼部特征,计算眼睛特征参数,由PERCLOS值的大小做出疲劳程度判决

疲劳驾驶检测

      国朗科技基于先进的图像智能识别分析技术,检测驾驶员的头部运动、眼皮运动、眼睛闭合频率、凝视方向、打哈欠频率等面部信息,并进行监控与数据分析,实时为司机提供本地提示和警告,为运营单位及监管部门提供远程监控与报警信息,为主管部门提供了预防疲劳驾驶的有效管理手段,从而保障司机安全,有效避免因疲劳驾驶而造成的危险。

国朗疲劳驾驶预警系统

       因此提高车载疲劳报警方法的实时性、准确性、可靠性,降低制作成本,以及寻找非接触性的、信息融合的疲劳检测方法,都将是未来疲劳驾驶的研究方向。
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