基于面部特征的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

　　摘 要: 因?yàn)槠隈{駛而導(dǎo)致事故發(fā)生的事件層出不窮，一款好的疲勞檢測(cè)系統(tǒng)能夠有效的避免事故的發(fā)生，以特征點(diǎn)檢測(cè)以及面部特征( 長(zhǎng)時(shí)間閉眼、打哈欠) 為核心設(shè)計(jì)疲勞檢測(cè)系統(tǒng)，能夠在一定程度上減少事故的發(fā)生。

　　關(guān)鍵詞: 臉部特征; 人臉檢測(cè); 疲勞檢測(cè); EAR; MAR

　　高速駕車時(shí)，駕駛?cè)司窬o張，長(zhǎng)時(shí)間緊張就容易產(chǎn)生疲勞感，疲勞后繼續(xù)駕駛車輛，會(huì)感到疲倦瞌睡、四肢無(wú)力、注意力不集中、判斷力下降等，此時(shí)危險(xiǎn)系數(shù)會(huì)急劇增大，導(dǎo)致意外的發(fā)生。疲勞檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算判斷長(zhǎng)時(shí)間閉眼、打哈欠等臉部特征來(lái)判斷疲勞的程度，從而提醒駕駛?cè)诉M(jìn)行休息、停車等。

　　一、系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

　　( 一) 特征點(diǎn)確定

　　通過(guò)攝像頭捕捉到一幀圖像后，進(jìn)行膚色檢測(cè)得到膚色部分，對(duì)膚色部分進(jìn)行最大連通區(qū)算以及膨脹，腐蝕等形態(tài)學(xué)算法消除較小膚色區(qū)域，最后通過(guò)人臉的幾何特征確定出人臉的準(zhǔn)備位置，完成人臉檢測(cè)。根據(jù)得到人臉的具體位置信息，從原圖中選取出人臉部分，對(duì)人臉進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè)，選取其中的 68 個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行使用，計(jì)算結(jié)果如下圖:

　　其中 P37 -P43 為眼部特征點(diǎn)，P49 -P69 為嘴部特征點(diǎn)。

　　(二) EAR、MAR 計(jì)算 EAR、MAAR 即眼部縱橫比(Eye Aspect Ratio，EAR)、嘴部縱橫比(Mouth Aspect Ratio，MAR)。

　　( 三) 疲勞情況判斷就 EAR 而言，通過(guò)計(jì)算得出 EARr 和 EARl 后，將 EARr 和EARl 分別與預(yù)先設(shè)定好的閾值進(jìn)行比較，判斷左右眼是否閉眼，當(dāng)雙眼同時(shí)滿足閉眼條件時(shí)，開(kāi)啟定時(shí)器，結(jié)束條件為下一次某只眼睛睜眼或同時(shí)睜眼，測(cè)得閉眼時(shí)長(zhǎng)，與預(yù)先設(shè)定好的時(shí)間閾值進(jìn)行比較后判斷是否存在長(zhǎng)時(shí)間閉眼。同理可以得到打哈欠狀態(tài)。

　　哈欠疲勞圖類似，根據(jù)具體場(chǎng)景存在不同的變化。

　　二、閾值確定

　　整個(gè)系統(tǒng)中，需要兩組閾值的確定，分別是用來(lái)確定長(zhǎng)時(shí)間閉眼的一組閾值以及判斷打哈欠的閾值。兩組閾值的確定具有統(tǒng)一性，所以就拿其中確定打哈欠的閾值來(lái)說(shuō)。

　　首先來(lái)確定張嘴的閾值(TH_O_MAR)。雖然嘴部的大小，形狀具有不確定行，但是經(jīng)過(guò) MAR 計(jì)算得到比例之后就具有確定性，可以很好的反應(yīng)張嘴和閉嘴的情況。對(duì)嘴部進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，計(jì)算嘴部的 MAR 計(jì)算結(jié)果，繪制檢測(cè)圖。

　　選取波動(dòng)區(qū)域上方區(qū)域即可設(shè)定為閾值，選取 0.15 較為合適。

　　打哈欠還需要確定時(shí)間閾值，時(shí)間閾值的確定類似 TH_O_ MAR 的確定，經(jīng)過(guò)多次測(cè)試，得到閾值大致為:1.2s。其他閾值的確定類似。

　　期刊推薦：《計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制》(月刊)創(chuàng)刊于1993年，由中國(guó)計(jì)算機(jī)自動(dòng)測(cè)量與控制技術(shù)協(xié)會(huì)主辦。報(bào)道內(nèi)容：1計(jì)算機(jī)技術(shù)、自動(dòng)測(cè)試技術(shù)和自動(dòng)控制技術(shù)的研究成果及發(fā)展方向的綜述與評(píng)論;2先進(jìn)的總線技術(shù)、故障診斷技術(shù)、系統(tǒng)集成技術(shù)以及控制理論在工業(yè)領(lǐng)域和軍事中的應(yīng)用;3邊緣掃描測(cè)試技術(shù)、遙測(cè)遙控技術(shù)和自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā);4動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集與信號(hào)處理系統(tǒng);現(xiàn)場(chǎng)總線與接口技術(shù);機(jī)電一體化技術(shù);5嵌入式系統(tǒng)軟件、軟件測(cè)試以及工控組態(tài)軟件的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用;6集散/分布控制系統(tǒng)，自控/監(jiān)控系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用;7計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與通信、樓宇自動(dòng)化技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用;8先進(jìn)的測(cè)控部件及傳感器技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)測(cè)試和控制中的應(yīng)用;9基于總線技術(shù)的智能儀器儀表的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)。有投稿需求的，可以直接與在線編輯聯(lián)系。

　　三、總結(jié)

　　根據(jù)面部特征進(jìn)行疲勞檢測(cè)具有一定的可實(shí)施性，整個(gè)系統(tǒng)依賴于人臉檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)以及閾值的確定，然而閾值過(guò)多必將導(dǎo)致其魯棒性較差，通過(guò)選擇合適的參數(shù)更能提高整個(gè)系統(tǒng)的性能。

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