【正文】 δ波 (~4HZ，20~200uV)、θ波(4~8 Hz，100uv~150uV) 4個(gè)頻段。其次是必須絕對(duì)準(zhǔn)確、可靠。隨著腦成像技術(shù)以及認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的飛速發(fā)展，系統(tǒng)地研究認(rèn)知疲勞過(guò)程和功能狀態(tài)，并通過(guò)人量的實(shí)驗(yàn)研究，探討確定詳細(xì)的駕駛疲勞評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。人們將會(huì)結(jié)合心理學(xué)的最新研究成果，從生理學(xué)、生物化學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、行為科學(xué)等多門學(xué)科的角度，深入研究駕駛員疲勞的形成機(jī)理，并揭示其形成機(jī)理的木質(zhì)，為系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)駕駛員的疲勞狀態(tài)提供理論依據(jù)。其中尤以基于PERCLOS的眼部疲勞狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)可靠性最強(qiáng)，但其對(duì)于少數(shù)駕駛員磕睡時(shí)眼睛睜開、戴眼鏡駕駛時(shí)測(cè)量難度較人，誤報(bào)警率較高。 通過(guò)對(duì)疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)的對(duì)比分析可以得出以卜結(jié)論。 生理學(xué)研究表明! 駕駛員疲勞駕駛時(shí)腦電、心電、肌電信號(hào)會(huì)發(fā)生異常! 并伴有頻繁眨眼、點(diǎn)頭、打呵欠等面部疲勞特征! 同時(shí)轉(zhuǎn)向盤、油門和制動(dòng)踏板長(zhǎng)時(shí)間不動(dòng)! 甚至車輛會(huì)出現(xiàn)蛇形、前方車距過(guò)小等危險(xiǎn)駕駛行為 為準(zhǔn)確、可靠、實(shí)時(shí)地識(shí)別出駕駛員的疲勞特征并及時(shí)給駕駛員以警示!疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)一般由以下模塊組成% 信號(hào)采集模塊、特征提取、信息融合、疲勞判決和輸出報(bào)警模塊系統(tǒng)的工作原理為% 利用多種傳感器! 如圖像、激光雷達(dá)、壓力、角位移傳感器等! 對(duì)上述典型疲勞特征信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和處理! 運(yùn)用各種信號(hào)處理方法提取和識(shí)別駕駛疲勞特征信息! 應(yīng)用多傳感器信息融合理論! 對(duì)互補(bǔ)或冗余的疲勞特征信息進(jìn)行有機(jī)融合! 進(jìn)而建立疲勞駕駛智能決策模型對(duì)駕駛員是否疲勞駕駛進(jìn)行準(zhǔn)確可靠判斷! 最后輸出報(bào)警模塊可將檢測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)顯示! 并通過(guò)聲光報(bào)警裝置提醒駕駛員注意行車安全 預(yù)警系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)如圖所示。SD 存儲(chǔ)卡具有大容量、高性能、安全性好等特點(diǎn)的多功能存儲(chǔ)卡，被廣泛用于數(shù)碼相機(jī)、掌上電腦和手機(jī)等便攜式設(shè)備中。NiosII處理器定制指令是把用戶自定義的功能模塊直接添加到NiosII CPU 的算術(shù)邏輯單元(ALU)中，來(lái)加快專項(xiàng)任務(wù)的執(zhí)行速度。本系統(tǒng)還采用改進(jìn)的層次型AdaBoost檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)人臉的檢測(cè)，該部分采用 FPGA 實(shí)現(xiàn)。該圖像采集控制器IP主要由 3 個(gè)部分組成：接口模塊、內(nèi)存模塊和變換處理模塊。本設(shè)計(jì)采用Micron公司的 130 萬(wàn)像素CMOS圖像傳感器MT9M011 進(jìn)行圖像采集。人臉檢測(cè)模塊完成人臉定位后的數(shù)據(jù)通過(guò)總線送至CPU_B，繼續(xù)進(jìn)行人眼檢測(cè)與特征值提取，最后經(jīng)過(guò)計(jì)算判斷駕駛員的狀態(tài)，并通過(guò)郵箱通知CPU_A把狀態(tài)數(shù)據(jù)寫入 SD 卡。CPU_A 把采集到的數(shù)據(jù)存入到 SRAM 中。蜂鳴器不工作,問(wèn)題就在畫封裝的時(shí)候,兩個(gè)管腳的網(wǎng)絡(luò)定義反了,修改后工作正常。 電路板制作好后,利用萬(wàn)用表、示波器等儀器完成了硬件電路的物理測(cè)試。視頻編碼電路主要是為了將圖像通過(guò)VGA接口顯示到電腦上,如果以后該部分換作小型液晶屏來(lái)顯示,這部分也可以消減。它的主要作用是配合主控板完成整體所需功能。第二:可替代原則:盡量選擇管腳之間兼容種類多的器件。選擇的時(shí)候考慮了以下幾點(diǎn):第一:性價(jià)比高,這對(duì)于節(jié)省產(chǎn)品的成本來(lái)說(shuō)很重要。原理圖的設(shè)計(jì)必須保證其正確性和可靠性,并且盡量使繪制的原理圖清晰、流暢。在CMOS圖像傳感器電路里,外圍電路不是很復(fù)雜,布局時(shí)注意:晶振應(yīng)盡量靠近芯片的時(shí)鐘輸入管腳。 (2)LED電路：本設(shè)計(jì)用到了兩種波長(zhǎng)的LED燈:850nm和940nm。 圖像采集板上集成的元器件由圖像傳感器、外圍電路元件和LED燈,設(shè)計(jì)并不復(fù)雜,所以我們?cè)O(shè)計(jì)為雙層板。本系統(tǒng)主要集成了圖像采集、存儲(chǔ)、算法處理、報(bào)警和顯示模塊,組成了以FPGA為核心控制器的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)。最后通過(guò)統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間內(nèi)閉眼幀數(shù)占總幀數(shù)的比例得到眨眼頻率進(jìn)行駕駛員是否疲勞的判斷。這樣通過(guò)控制這兩組LED燈的閃爍頻率得到亮瞳孔和暗瞳孔圖像,將這兩幅圖像經(jīng)過(guò)差分獲得瞳孔明顯的幾乎沒(méi)有背景干擾的以人臉為主體的差分圖像,大大簡(jiǎn)化了整體算法的復(fù)雜度。 采用模擬駕駛的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。其中，溫度、天氣等變量是駕駛環(huán)境變量的父節(jié)點(diǎn)，相應(yīng)的駕駛環(huán)境變量是溫度、天氣等變量的子節(jié)點(diǎn)，以此類推。其中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的選擇取決于疲勞的各種特征及影響因素，而節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)概率的確定則依賴于某個(gè)特征或因素對(duì)判斷疲勞程度的可能性。因此，使用概率論的方法對(duì)駕駛疲勞程度進(jìn)行識(shí)別具有一定的合理性。駕駛疲勞作為一個(gè)不可直接觀測(cè)的研究對(duì)象，其影響因素非常多且難以定量，各類度量指標(biāo)對(duì)駕駛疲勞的界定又沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)眼睛部位進(jìn)行垂直灰度投影,得到其灰度投影圖,然后判斷投影圖是否具有明顯的波峰,就可以判定眼睛狀態(tài)。原始坐標(biāo)系下呈現(xiàn)直線的所有點(diǎn),它們的斜率和截距是相同的,所以它們?cè)趨?shù)坐標(biāo)系下對(duì)應(yīng)于同一個(gè)點(diǎn)。 Hough變換是圖像處理中從圖像中識(shí)別幾何形狀的基本方法之一。人眼狀態(tài)分析是疲勞狀態(tài)識(shí)別最關(guān)鍵的步驟,也是一個(gè)主觀的定義過(guò)程。經(jīng)過(guò)分析,可以發(fā)現(xiàn),這是由人眼特征決定的。下面給出級(jí)聯(lián)分類器人臉檢測(cè)程序的流程圖,以及程序關(guān)鍵代碼。下面詳細(xì)介紹樣本訓(xùn)練過(guò)程。 Adaboost分類器實(shí)現(xiàn)主要分兩部分:Haar一like特征的選擇過(guò)程,即樣本訓(xùn)練過(guò)程。在Adaboost算法中每個(gè)樣本的權(quán)重值表示該樣本被錯(cuò)分次數(shù)的多少,在每一輪權(quán)重更新的過(guò)程中,被錯(cuò)分樣本的權(quán)重會(huì)變大,在下一輪循環(huán)中算法就會(huì)更加關(guān)注上一輪被分錯(cuò)的樣本。（4）對(duì)弱分類器的性能要求不高,只需要比隨機(jī)猜測(cè)性能稍好即可,這種弱分類器在實(shí)際情況下很容易獲得,從而降低了算法的復(fù)雜度,提高了效率。我們也可以說(shuō)成集成學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)是集成分類器的性能比單個(gè)弱分類器具有更好的表達(dá)能力。 集成學(xué)習(xí)中一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題就是弱分類器的集成問(wèn)題。t一般來(lái)說(shuō),基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測(cè)方法只需要當(dāng)前幀圖像,對(duì)振動(dòng)環(huán)境并不是很敏感,帶來(lái)的只是少許圖像噪聲,對(duì)算法檢測(cè)性能影響不大?；谥R(shí)建模的方法,一般對(duì)建模的假設(shè)條件依賴性強(qiáng),而基于統(tǒng)計(jì)的方法,一般精度較高、魯棒性強(qiáng),但運(yùn)算量大。 人臉檢測(cè)采用的方法大致可分為基于統(tǒng)計(jì)和基于知識(shí)兩種類型[5]。采用先檢測(cè)人臉,再檢測(cè)人眼的策略,可以減少檢測(cè)算法的計(jì)算量,同時(shí)提高人眼檢測(cè)的準(zhǔn)確率。本階段的主要任務(wù)是:結(jié)合列車司機(jī)駕駛的特點(diǎn)和規(guī)律,分析列車司機(jī)疲勞駕駛時(shí)的臉部特征,研究適合于列車運(yùn)行時(shí)駕駛室光照情況復(fù)雜多變及高頻低幅振動(dòng)環(huán)境下的列車司機(jī)疲勞駕駛檢測(cè)與識(shí)別算法。,將列車司機(jī)疲勞駕駛檢測(cè)與識(shí)別算法移植到DSP芯片中,提高算法的檢測(cè)速度。主要完成以下研究?jī)?nèi)容:。駕駛員疲勞時(shí)，頭部向前傾，則 d1增大且 d2增大。 駕駛員在疲勞狀態(tài)下會(huì)出現(xiàn)頻繁點(diǎn)頭，頭部向前傾。 人在疲勞狀態(tài)下，眨眼頻率會(huì)比清醒狀態(tài)下頻率高。4. 眼睛閉合時(shí)間 眼睛閉合時(shí)間，一般用眼睛閉合到睜開所經(jīng)歷的時(shí)間來(lái)表示。嘴巴的狀態(tài)通常有三種，閉合，說(shuō)話及打哈欠，在疲勞狀態(tài)下，人會(huì)頻繁地打哈欠。 駕駛員疲勞的判定會(huì)因錯(cuò)誤檢查帶來(lái)不良影響，本文采用 PERCLOS、眼睛閉合時(shí)間、眼睛眨眼頻率、嘴巴張開程度、頭部運(yùn)動(dòng)的計(jì)算，進(jìn)行疲勞程度的綜合判定，準(zhǔn)確、有效地進(jìn)行駕駛員疲勞的檢測(cè)。一幅眼睛圖片為一個(gè)模板，即一個(gè)二維矩陣，利用眼睛模板與人臉圖像作相關(guān)匹配，匹配函數(shù)如下：當(dāng)模板匹配的相關(guān)系數(shù) R(ij) 等于 1的時(shí)候，說(shuō)明搜索子圖與模板完全匹配。 模板匹配方法是假設(shè)待搜索圖像 S 的尺寸為 W 180。這樣可以大大減少?gòu)?qiáng)分類器的訓(xùn)練時(shí)間。這樣可以先排除大量假樣本，從而提高檢查速度。但是在訓(xùn)練的過(guò)程中，很可能出現(xiàn)非常相似的特征，這類相似的特征對(duì)分類器的性能沒(méi)有提高的作用，而且不利于分類器的泛化能力。在分析這些問(wèn)題的基礎(chǔ)之上，本文提出了改進(jìn)的AdaBoost目標(biāo)檢測(cè)算法，極大降低了檢查的時(shí)間。AdaBoost算法流程如圖2所示。 由于自然條件下的噪聲和光照影響等一些因素，會(huì)給人臉圖像的處理帶來(lái)一定的干擾，所以需要找到合適的方法濾除噪聲和改善非均勻光照的影響。通過(guò)內(nèi)嵌在方向盤內(nèi)的電極及腕、肘部的電極來(lái)測(cè)得神經(jīng)傳導(dǎo)速度的關(guān)鍵參數(shù)并傳入控制系統(tǒng),由控制系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算、與參考值進(jìn)行比較最終對(duì)是否疲勞作出裁決廠旦認(rèn)定疲勞駕駛,便啟動(dòng)聲、光報(bào)警系統(tǒng)甚至自動(dòng)剎車系統(tǒng),以避免交通事故的發(fā)生。根據(jù)如下公式計(jì)算出感覺(jué)神經(jīng)傳導(dǎo)速度:檢測(cè)方法如下(以撓神經(jīng)為例)使用指環(huán)電極作為刺激電極，使用表面電極作為記錄電極，刺激位置為拇指接近虎口的指關(guān)節(jié)，記錄位置選擇手腕撓測(cè)或前臂下1 /3}}a測(cè)出刺激點(diǎn)與記錄點(diǎn)之間的距離S并測(cè)出刺激開始至感覺(jué)神經(jīng)收縮產(chǎn)生動(dòng)作電位的潛伏期T。其他如通過(guò)檢測(cè)心跳、血壓、明視持久度、能見(jiàn)度、調(diào)節(jié)時(shí)間變動(dòng)率、閃光融合頻率、腦電圖、心電圖、肌電圖等判定疲勞的方法形式單一多信息融合系統(tǒng)隨之產(chǎn)生擔(dān)其準(zhǔn)確性、可靠性有待完善。這種方法很難扼制短暫停車?yán)^續(xù)駕駛的人。經(jīng)過(guò)幾十年的研究疲勞檢測(cè)技術(shù)仍遠(yuǎn)未達(dá)到成熟、完善的地步國(guó)內(nèi)外主要研究成果如下(1)利用方向盤內(nèi)置傳感器感應(yīng)駕駛員對(duì)航向糾正的速率若對(duì)方向的掌控遲鈍則判為疲勞駕駛并發(fā)出警報(bào)但這個(gè)系統(tǒng)并未充分考慮長(zhǎng)距直路、路況好的情況。最后還因?yàn)閭€(gè)體和環(huán)境的差異(諸如男女性別、近視眼鏡、光照情況、路況等)受到不同的影響。根據(jù)這一思想他研究了佩戴于司機(jī)小腿部與手腕部的“司機(jī)疲勞事故預(yù)防器”。 (6)浙江大學(xué)正在研究駕駛防磕睡裝置，該裝置通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)一段時(shí)間內(nèi)駕駛?cè)藛T眼睛的活動(dòng)如眼睛的閉合時(shí)間、閉合頻率等參數(shù)，來(lái)判斷當(dāng)前駕駛?cè)藛T的注意力程度，從而識(shí)別駕駛員是否疲勞。 (2)上海交通大學(xué)石堅(jiān)、吳遠(yuǎn)鵬等人通過(guò)在車上安裝傳感器來(lái)測(cè)量方向盤、踏板壓力等情況間接或許駕駛員的疲勞信息，當(dāng)踏板或方向盤長(zhǎng)時(shí)間不動(dòng)的時(shí)候，駕駛員可能有疲勞的跡象，但是這和駕駛員的駕駛經(jīng)驗(yàn)和習(xí)慣有關(guān)，準(zhǔn)確性不高。 國(guó)內(nèi)的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)的研究還處于起步階段，相對(duì)國(guó)外來(lái)說(shuō)還比較落后。并對(duì)司機(jī)的頭部位置進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，并且根據(jù)頭部位置的變化規(guī)律判定司機(jī)是否磕睡，發(fā)現(xiàn)點(diǎn)頭的動(dòng)作和磕睡有非常好的相關(guān)性。 (11)頭部位置測(cè)量?jī)x(ASCI Advanced Safety Concepts Inc研制)。 (9) 2005年，澳大利亞的研究人員們推出了一款眼鏡，它可以檢測(cè)出司機(jī)是否已經(jīng)處于疲勞狀態(tài)，并及時(shí)提出警告。它可通過(guò)心跳感應(yīng)器每隔巧秒檢測(cè)司機(jī)的心跳速度，監(jiān)測(cè)司機(jī)駕駛員是否打磕睡，在睡意來(lái)臨巧分鐘前提醒司機(jī)注意，防止發(fā)生事故。 (4)2000年1月明尼蘇達(dá)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系的Nikolaos ，通過(guò)安置在車內(nèi)的一個(gè)CCD攝像頭監(jiān)視駕駛員的臉部，用快速簡(jiǎn)單的算法確定駕駛員眼睛在臉部圖像中的確切位置，追蹤多幅圖像來(lái)監(jiān)控駕駛員是否駕駛疲勞。 (3)卡內(nèi)基梅隆研究所的Copilot裝置。采用多普勒雷達(dá)和信號(hào)處理方法，可獲取駕駛員煩躁不安的情緒活動(dòng)、眨眼頻率和持續(xù)時(shí)間等疲勞數(shù)據(jù)，用以判斷駕駛員是否打磕睡或睡著。由此把疲勞駕駛的研究提高到了立法高度，保證了開展疲勞駕駛研究的有效性、合法性和持續(xù)性。2. 疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)對(duì)疲勞駕駛的研究在國(guó)外最早可以追溯到20世紀(jì)30年代，但實(shí)際上，投入真正研究的卻還是從上世紀(jì)RO年代美國(guó)國(guó)會(huì)通過(guò)的汽車駕駛狀態(tài)與交通安全之間的關(guān)系研究開始的。因此，研究出一套疲勞檢測(cè)的系統(tǒng)對(duì)社會(huì)和民眾都有不可估量的社會(huì)意義和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。同樣，在國(guó)外情況也不容樂(lè)觀。但是，汽車在帶給人們方便的同時(shí)，隨之而來(lái)的交通事故也源源不斷。駕駛員在事故發(fā)生前一瞬間的行為和故障直接導(dǎo)致了事故的發(fā)生，這些行為包括知覺(jué)的延遲、對(duì)環(huán)境的決策錯(cuò)誤、對(duì)危險(xiǎn)情況的處理不當(dāng)?shù)?。系統(tǒng)首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后采用基于YCbCr顏色空間膚色模型進(jìn)行人臉粗定位，根據(jù)人臉特征，逐次進(jìn)行人眼區(qū)域縮??；最后通過(guò)對(duì)邊緣信息進(jìn)行先驗(yàn)知識(shí)結(jié)合積分投影的方法進(jìn)行人眼定位和閉合度測(cè)量。精選資料司機(jī)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)摘要：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，商用長(zhǎng)途運(yùn)輸車越來(lái)越多，司機(jī)為了追求經(jīng)濟(jì)效益，經(jīng)常罔顧交通法的規(guī)定疲勞駕駛，而一些私家車也因?yàn)楦鞣N各樣的原因經(jīng)常鋌而走險(xiǎn)疲勞駕駛，釀成很多人間慘劇。設(shè)計(jì)了一個(gè)利用圖像分析的方法，通過(guò)測(cè)量PERCLOS指標(biāo)值來(lái)進(jìn)行疲勞判斷的該類系統(tǒng)。關(guān)鍵詞：疲勞駕駛 人臉檢測(cè)美國(guó)印第安那大學(xué)對(duì)交通事故原因的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)85%的事故與駕駛員有關(guān)，車輛和環(huán)境因素只占15%。四通八達(dá)的道路、便捷的交通工具大大地縮短了人與人的距離，其中汽車保有量更是與日俱增，一個(gè)家庭擁有兩輛以上的小車已經(jīng)不是什么新鮮的事情。其中，駕駛員疲勞造成交通事故的占總數(shù)的20%左右，占特大交通事故的40%以上。由此可以知道，疲勞駕駛正逐漸成為交通事故的主要原因之一，成為馬路上的“第一殺手”，如果我們能積極開展疲勞檢測(cè)的工作，提醒駕駛者，很大程度上就能預(yù)防和減少交通事故的發(fā)生，使得公民的出行更加安全。如果能將好的算法應(yīng)用于疲勞檢測(cè)系統(tǒng)之中，無(wú)疑能更有效的預(yù)防駕駛員疲勞駕駛而引起不必要的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。疲勞駕駛的實(shí)質(zhì)性的研究工作是從20世紀(jì)80年代由美國(guó)國(guó)會(huì)批準(zhǔn)交通部研究交通安全和機(jī)動(dòng)車駕駛的關(guān)系，并健全汽車安全管理?xiàng)l例開始的。在各國(guó)研制的裝置中具有代表性的成果有: (1)美國(guó)研制的打磕睡駕駛員偵探系統(tǒng)DDDS(The Drowsy Driver DetectionSystem)。一般情況下入們眼睛閉合的時(shí)間在0. 20. 3 s之間，駕駛時(shí)若眼睛閉合時(shí)間達(dá)到0. 5秒就很容易發(fā)生交通事故。使用此裝置能比較準(zhǔn)確地定位出人眼然后進(jìn)行疲勞判斷。 (6)日本先鋒公司最近開發(fā)出防止駕駛員開車打磕睡的系統(tǒng)。 (8)澳大利亞的頭部位置測(cè)量跟蹤系統(tǒng)與沃爾沃合作，通過(guò)測(cè)量頭部位置、閉眼和眨眼評(píng)估疲勞駕駛，但是它要求在司機(jī)的臉上作一些標(biāo)記，給司機(jī)帶來(lái)極大的不便。該系統(tǒng)固定在車內(nèi)錄音機(jī)旁，轉(zhuǎn)向盤下面的桿上裝有一條磁性帶，用以監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)向盤的運(yùn)動(dòng)。當(dāng)人進(jìn)入電容區(qū)域時(shí)，臨近的電容改變同距離之間的關(guān)系是，利用3個(gè)傳感器，就可利用三角代數(shù)計(jì)算出頭的X, Y, Z的坐標(biāo)。這套系統(tǒng)主要是從多