數(shù)字圖像處理背景下的疲勞駕駛檢測研究,數(shù)字圖像處理論文

數(shù)字圖像處理背景下的疲勞駕駛檢測研究,數(shù)字圖像處理論文內(nèi)容摘要：隨著社會(huì)的發(fā)展,中國汽車保有量不斷增加,但與此同時(shí)交通事故發(fā)生的頻率也在逐步增大。據(jù)統(tǒng)計(jì),疲憊駕駛導(dǎo)致的死亡人數(shù)占交通事故死亡人數(shù)的總數(shù)的20%30%。從此看來,疲憊駕駛嚴(yán)重危害著我們的人身和財(cái)產(chǎn)安全,即使如此,大部分司機(jī)卻仍然對疲憊駕駛不夠重視,甚至仍然在疲憊的情況下堅(jiān)持駕駛。因而,研究并設(shè)計(jì)出一款用于提醒疲憊駕駛?cè)藛T及時(shí)休息的準(zhǔn)確靈敏的疲憊駕駛檢測系統(tǒng)對我們的生活有著重要的意義。當(dāng)前駕駛員疲憊監(jiān)測系統(tǒng)已經(jīng)有了較大進(jìn)展,但是檢測的靈敏程度和可靠程度仍然達(dá)不到較高水平。本文使用數(shù)字圖像處理技術(shù)進(jìn)行疲憊檢測,系統(tǒng)以攝像頭采集駕駛員的面部信息,經(jīng)過圖像預(yù)處理,通過一段時(shí)間內(nèi)駕駛員的眨眼頻率、眼部大小變化、哈欠次數(shù)、低頭幅度及頻次等特征,綜合斷定駕駛?cè)藛T能否處于疲憊駕駛的狀態(tài)。本系統(tǒng)基于傳統(tǒng)疲憊駕駛檢測系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化改良,將多種疲憊特征綜合后進(jìn)行判定。通過檢測方式的多樣性,進(jìn)而設(shè)計(jì)出一款安全便捷而又準(zhǔn)確靈敏的疲憊駕駛檢測系統(tǒng)。本文關(guān)鍵詞語：疲憊駕駛;圖像處理;人臉檢測;一、引言(一)課題背景及研究意義隨著當(dāng)代交通運(yùn)輸業(yè)的飛速發(fā)展,我們國家的汽車數(shù)量也在不斷增加,在汽車帶給了我們眾多便利的同時(shí),交通事故也逐步增加,在所有引發(fā)交通事故的因素中,最重要的因素是人為因素,而疲憊駕駛就是華而不實(shí)之一。交通事故數(shù)量的增長以及它所導(dǎo)致的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失逐步成為了一個(gè)社會(huì)普遍關(guān)注的問題。然而國家固然對此有了足夠的重視,但由于檢測的困難程度,對疲憊駕駛的懲罰措施無法特別有效地到位。在這一方面,不僅僅僅是中國,世界上各個(gè)國家都是如此,因而,疲憊駕駛檢測方面的研究也遭到了來自各個(gè)國家研究人員的關(guān)注。怎樣高效準(zhǔn)確地檢測駕駛員的疲憊狀態(tài),對于有效保障駕駛?cè)藛T和其他有關(guān)人員的生命財(cái)產(chǎn)安全有著特別積極重要的社會(huì)意義。(二)國內(nèi)外疲憊駕駛檢測現(xiàn)在狀況國外的疲憊駕駛檢測系統(tǒng)起步相對國內(nèi)較早,華而不實(shí)一些典型的實(shí)驗(yàn)性產(chǎn)品和研究思路如下:1、美國研制了一款疲憊駕駛檢測系統(tǒng),采用多普勒雷達(dá)以及信號處理的方式方法,檢測駕駛員的某些煩躁不安的情緒活動(dòng)這樣一些與疲憊有關(guān)的參數(shù)來檢測駕駛員的疲憊程度。2、沃爾沃推出了一項(xiàng)駕駛員警示系統(tǒng),它通過監(jiān)控車輛在陸地上的行駛經(jīng)過判定該車輛能否處于有效的控制狀態(tài)。我們國家的疲憊駕駛檢測產(chǎn)品的研究還處于剛剛起步的階段,對于疲憊駕駛檢測系統(tǒng)的研究也相對較少。吉林大學(xué)的千承輝等人,建立了人眼長寬比值Q與疲憊狀態(tài)的關(guān)聯(lián)模型,并結(jié)合人眼辨別和定位對疲憊程度進(jìn)行檢測,在加快了檢測速度的同時(shí),也提高了檢測的準(zhǔn)確程度。(三)本產(chǎn)品的創(chuàng)新點(diǎn)1、相對于傳統(tǒng)的疲憊駕駛檢測產(chǎn)品,被產(chǎn)品最大的創(chuàng)新點(diǎn)在于沒有拘泥于單一的檢測方式方法,而是將多種方式方法進(jìn)行融合,使其效果在一個(gè)產(chǎn)品上得以具體表現(xiàn)出,進(jìn)而提高了檢測的準(zhǔn)確程度。2、本產(chǎn)品不需要駕駛員進(jìn)行任何操作,只需放置于車輛內(nèi)的適宜位置即可自行開場工作,省去了冗雜的操作步驟,同時(shí)也保證駕駛員了不會(huì)在駕駛經(jīng)過中由于調(diào)整設(shè)備而分散注意力。本產(chǎn)品通過這些優(yōu)化創(chuàng)新。在一定程度上改善了傳統(tǒng)疲憊駕駛檢測系統(tǒng)的弊端,一路為駕駛?cè)藛T的生命財(cái)產(chǎn)安全保駕護(hù)航。二、相關(guān)數(shù)字圖像處理技術(shù)介紹(一)人臉辨別與定位顏色模型是在某個(gè)三維顏色空間中的一個(gè)可見光的子集,包括了某個(gè)顏色域的所有顏色。HSI顏色模型中,H表示色調(diào);S表示飽和度,I表示強(qiáng)度或亮度。當(dāng)我們觀察一個(gè)彩色物體的時(shí)候,一般會(huì)用色調(diào)、飽和度和亮度來描繪敘述這個(gè)物體的顏色。色調(diào)是圖像色彩的一種總體的趨勢,飽和度表示了圖像色彩的鮮艷程度,亮度無法測量,具體表現(xiàn)出了無色的強(qiáng)度概念,也是描繪敘述彩色感覺的一項(xiàng)關(guān)鍵參數(shù)。該模型的優(yōu)點(diǎn)就是它能夠去除圖像中亮度的干擾。本系統(tǒng)使用了基于人臉特征的方式方法,采用HIS彩色空間膚色模型對人臉進(jìn)行檢測,這樣能夠在去除光照干擾的情況下將人臉與背景分離開來,減小了后期的計(jì)算量,愈加方便了后面系統(tǒng)對圖像的處理。(二)圖像預(yù)處理1、噪聲處理。一般來講,數(shù)字圖像系統(tǒng)中有兩種常見的噪聲:一種是高斯噪聲,一種噪聲是椒鹽噪聲。噪聲處理的作用就是將這些影響圖像質(zhì)量的噪聲點(diǎn)去除,這一操作效果的好壞將直接影響到后續(xù)的圖像處理。這一操作主要由濾波來實(shí)現(xiàn),常見的濾波有均值濾波和中值濾波。均值濾波是一種線性濾波,它能夠?qū)⒛康南袼氐南袼刂涤媚０逯兴邢袼氐钠骄祦泶?。中值濾波與均值濾波不同,它是一種非線性濾波,它會(huì)將目的像素的像素值用模板中所有像素的中位數(shù)來代替。本系統(tǒng)在噪聲處理方面選擇的是中值濾波,它對于椒鹽噪聲的抑制效果很好,并且相較于其他濾波來講,它在抑制隨機(jī)噪聲的同時(shí),還能夠降低處理過后圖像的模糊程度。2、直方圖平衡化。直方圖平衡化是加強(qiáng)圖像比照度的一種圖像處理方式方法,它會(huì)通過直接拉伸比照度來對直方圖進(jìn)行調(diào)整,進(jìn)而擴(kuò)大前景和背景之間灰度的差異不同。直方圖的平衡化對于背景、前景過亮或者過暗的圖像很有用,它能夠更好地具體表現(xiàn)出曝光過度或者曝光缺乏照片中的細(xì)節(jié)。它還有一個(gè)優(yōu)點(diǎn)在于,它不僅相當(dāng)?shù)刂庇^,而且還是一個(gè)可逆的操作,當(dāng)我們知道了平衡化處理操作時(shí)使用的平衡化函數(shù)時(shí),我們就能夠通過一定的計(jì)算量,去恢復(fù)圖像原始的直方圖。在本文介紹的系統(tǒng)中,為了加強(qiáng)辨別效果,系統(tǒng)會(huì)對圖像進(jìn)行直方圖平衡化處理,將圖像像素的像素值進(jìn)行重新分配,使像素?cái)?shù)量一定灰度范圍內(nèi)大致均勻分布。在直方圖平衡化處理之后,圖像的比照度就會(huì)大大提高,圖像中的人臉特征也會(huì)愈加明顯,以便于獲得更好的辨別效果。3、圖像加強(qiáng)。在噪聲處理和直方圖平衡化之后,圖像可能會(huì)變得較為模糊,所以本系統(tǒng)會(huì)在這里基礎(chǔ)上對圖像進(jìn)行加強(qiáng),將處理經(jīng)過中變得模糊的圖像重新變得清楚明晰。圖像加強(qiáng)是一種強(qiáng)調(diào)某些我們所需要的圖像特征,抑制次要的圖像特征,加強(qiáng)圖像的清楚明晰度,加強(qiáng)圖像的判讀效果的圖像處理方式方法。它能夠讓處理后的圖像愈加合適某種特定的應(yīng)用,以知足我們對圖像的選擇性要求。圖像加強(qiáng)能夠分為兩大類:空間域加強(qiáng)和頻率域加強(qiáng)?？臻g域加強(qiáng)是對圖像的像素直接處理,可將空間域加強(qiáng)分為三類:基于點(diǎn)的操作,基于鄰域的操作,基于圖像集的操作。頻域加強(qiáng)把圖像看成一種二維信號,對圖像進(jìn)行基于二維傅里葉變換的信號加強(qiáng)。4、圖像二值化。圖像的二值化是將圖像中所有的點(diǎn)的灰度置為0或255的一種操作,通過這項(xiàng)操作能夠使圖像完全變?yōu)楹谏桶咨?。本系統(tǒng)人為地設(shè)置一個(gè)了閾值T,以此來將圖像分為兩個(gè)部分,一部分是灰度值小于T的像素點(diǎn),另一部分是灰度值大于T的像素點(diǎn),系統(tǒng)會(huì)將前者的灰度值設(shè)置為0,也就是黑色;將后者的灰度值設(shè)置為255,也就是白色,進(jìn)而使圖像變成黑白。(三)人眼和嘴部定位以上處理后會(huì)對圖像進(jìn)行分割,系統(tǒng)會(huì)將采集到的圖像中的駕駛員的眼睛和嘴巴定位,以便于后期對面部某一特征進(jìn)行疲憊狀態(tài)的斷定。對于人臉面部器官定位的方式方法有:1、模板匹配法。模版匹配法就是先從人臉庫中進(jìn)行選取,然后做出人臉各個(gè)器官的模版,再使用這個(gè)模板在采集到的圖像中進(jìn)行匹配,類似點(diǎn)最大的位置就是我們所要定位的器官。2、灰度投影法?；叶韧队胺▽θ四樆叶葓D像進(jìn)行在水平方向和垂直方向上的投影,在人臉的主要器官,比方眼睛和嘴巴區(qū)域較暗,所以能夠根據(jù)灰度投影的分布信息來定位人臉器官?？紤]到現(xiàn)實(shí)場景中對定位的速度和準(zhǔn)確度的要求,系統(tǒng)采用了灰度投影法來定位人臉的眼睛和嘴巴,并對其進(jìn)行下文的疲憊駕駛狀態(tài)斷定。(四)疲憊駕駛的斷定一般地,我們能夠通過駕駛員的眼睛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)或者是一些面部表情來斷定該駕駛員能否處于疲憊狀態(tài)。本系統(tǒng)根據(jù)眨眼的頻率、眼睛的閉合程度、打哈欠動(dòng)作及低頭的幅度及頻率對駕駛員的疲憊程度進(jìn)行斷定。本系統(tǒng)對單位時(shí)間內(nèi)的每一幀圖像進(jìn)行檢測,假如駕駛員的眨眼頻率超過了設(shè)定的閾值,或者是眼睛閉合的程度大于設(shè)定的閾值,或者是有打哈欠的動(dòng)作,本系統(tǒng)都會(huì)觸發(fā)蜂鳴器,并且,考慮到忽然的警報(bào)會(huì)對駕駛?cè)藛T的駕駛行為造成影響,所以報(bào)警的聲音是從較弱漸強(qiáng),這樣就能在不影響駕駛的情況下給駕駛?cè)藛T發(fā)出警報(bào),提醒駕駛?cè)藛T停車休息。三、產(chǎn)品功能(1)斷定駕駛司機(jī)能否處于疲憊駕駛狀態(tài)。(2)為避免駕駛員因忽然的警報(bào)而遭到影響,采取漸強(qiáng)警報(bào)。(3)若駕駛員沒有采納提醒,本系統(tǒng)會(huì)持續(xù)警報(bào),直到系統(tǒng)檢測到駕駛員停車休息。四、總結(jié)行車在路上,生命財(cái)產(chǎn)的安全永遠(yuǎn)都是第一位的,本系統(tǒng)即時(shí)對駕駛員的駕駛狀態(tài)進(jìn)行檢測,而其檢測方式方法的多樣性也保障了檢測的精準(zhǔn)度,一些人性化的設(shè)計(jì)也給了駕駛者較為舒適的使用體驗(yàn)。相信在本系統(tǒng)普及之后,疲憊駕駛現(xiàn)象一定會(huì)大大減少,我們的道路也一定會(huì)愈加安全。以下