基于DSP人脸特征识别的司机疲劳驾驶预警系统研究

摘要

疲劳驾驶是造成交通事故的一个重要原因.为实时有效地检测驾驶员的疲劳状态,设计了一种融合眼睛和嘴巴两种疲劳特征进行疲劳状态判定的检测算法,并构建了基于DSP人脸特征识别的司机疲劳驾驶预警系统.该算法采用“Harr特征值+AdaBoost”的方法进行人脸识别,然后根据人脸图像的灰度分布定位眼睛和嘴巴的位置,利用Hough变换,以及模板匹配技术判断出人眼的开闭状态,计算PERCOLS值作为司机疲劳驾驶的一个判断指标.除此之外,本系统还利用嘴巴的宽高比及打哈欠的持续时间来综合判定司机的疲劳状态.通过仿真测试结果表明该系统的算法准确、可行、实时性强.