基于眼睛与嘴部状态识别的疲劳驾驶检测

• 作者: 李天舒 王世刚 赵文婷 赵晓琳 邹昕彤
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 疲劳检测 眼镜判断 直方图特征 状态识别
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 204-211
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 4669字
• 语种: 中文

摘要

为在驾驶员佩戴眼镜的情况下也能准确有效地检测疲劳状态,提出一种判断是否佩戴眼镜的方法,并建立了基于眼睛与嘴部状态的疲劳驾驶检测系统.对该系统中有关目标检测、特征提取与图像识别等算法进行研究.首先,采用Adaboost算法通过人脸分类器从视频帧中检测人脸区域,并根据面部器官几何分布规则粗检眼睛与嘴部区域;其次,基于大律法自适应二值化,采用垂直积分投影法判断是否配戴眼镜,根据灰度直方图统计特征值法判断戴眼镜的眼部区域状态,另外,利用似圆度判断嘴部打哈欠情况;最后,利用PERCLOS(Percentage of Eyelid Closure over the Pupil)值识别眼睛疲劳状态,利用打哈欠频率识别嘴部疲劳状态.当检测到驾驶员处于疲劳状态,则及时给出疲劳警告.实验结果表明,该方法可有效解决眼镜对检测的干扰,并适用于不同光照与环境.同时,在戴眼镜情况下对于眼睛与嘴部疲劳状态的判断优于其他方法.基本满足疲劳检测系统对良好的实时性、稳定性与鲁棒性等要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王世刚	吉林大学通信工程学院	75	416	12.0	17.0
2	赵文婷	吉林大学通信工程学院	13	67	5.0	8.0
3	李天舒	吉林大学通信工程学院	25	95	6.0	9.0
4	赵晓琳	吉林大学通信工程学院	11	51	4.0	7.0
5	邹昕彤	吉林大学通信工程学院	2	21	1.0	2.0