随着汽车业的迅速发展,越来越多的汽车进入人们的家中。汽车给人们带来方便的同时也对人民群众的生命财产安全带来了隐患。交通事故发生的主要原因之一是疲劳驾驶,研究与实现嵌测入式疲劳检系统对避免交通事故的发生具有重大的现实意义。疲劳驾驶是指驾驶员在心理、生理上发生变化引起驾驶能力降低 目前,驾驶疲劳检测方法分为以下三类:基于生理信号检测技术、基于车辆运动参数检测技术和基于人行为特征的检测技术。早期疲劳驾驶的检测技术通过监测生理信号判断驾驶员的疲劳状况,该方法能够较准确地进行疲劳判断,但由于采用接触式传感器,具有很多的局限性。基于车辆运动参数检测技术通过判断车辆自身参数从而得到驾驶员的疲劳状态。该方法不容易反映平缓运动车辆的驾驶员状态。基于人行为特征的图像处理判断检测技术主要是检测人脸,分析人脸特征,从而判断驾驶员驾驶状态,一般采用此方法检测驾驶疲劳。基于广泛采用的 PERCLOS算法,本文设计了适用于该系统的驾驶疲劳检测算法。“PERCLOS”定义为在一定时间内闭眼程度为 80%~100%时间百分比。该方法判别驾驶疲劳的识别度较高,对车辆和司机的影响较小。实验表明,本文的系统尺寸小,成本低,实时性良好。
一个合格的疲劳检测系统,要求尺寸小,数据传输量大,能实现复杂计算,实时性良好。本文基于 TMS320DM642 芯片的进行设计,该芯片具有强大的图像处理能力,能满足系统的实时性要求驾驶员疲劳检测系统主要由视频采集,面部检测图像处理,人眼定位,疲劳判别和发出警报六个模块分构成如图1: