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基于图像的驾驶员疲劳监测系统
Image-based Driver Fatigue Monitoring System
天津大学机械工程学院郝永江
江苏广播电视大学昆山学院高金华
Hao Yongjiang Gao Jinhua
摘要】本文提出了一种运用近红外线主动光源的图像采集方法,能有效地克服光照变化
带来的影响、提出了一种基于 Adaboost算法的人眼检测方法,能快速准确地检測出图像中驾驶
员的眼睛区域,同时给出了一种人眼开合度评价方法来判断驾驶员的眼睛状态,从而达到检测
驾驶员疲劳的目的。实验结杲表明,采用本文的方法能有效地检测出驾驶员的疲劳状态,可作
为一种驾驶员辅助系统安装在车辆内来实时监测驾驶员是否疲劳,并提醒打瞌睡的驾驶者。
【关键词】疲劳监涮近红外线人眼检测 Adaboost
Abstract: This paper employs an active lighting system by using near Infrared LED, which
produces good face images regardless of visible lights in the environment. A fast approach
of eye detection is also presented based on Adaboost algorithm, which can extract drivers
eye regions accurately. Moreover, this paper proposes an evaluation means of eye open
ness of drivers. The experimental results show that the proposed methods can effectively
detect the fatigue status of drivers. The proposed monitoring system can be installed in cars
as a driver assistance system in order to warn drowsy drivers in real time
Key words: Fatigue monitoring Near infrared Eye detection Adaboost
[中图分类号]TP391[文献标识码]B文章编号1606-5123(2008)04-0083-04
1引言
()基于图像的方法。基于生理学的方主要是分析驾驶员的一些视觉上的面
据有关调查发现,有相当一部分法主要借助脑电仪( Electroencephalo部表现,例如眼睑活动、凝视位置
的交通事故是由驾驶员疲劳驾驶酿成 graph)等设备来监測驾驶员的某些生脸部表情等,通过分析这些特征来判
的。如果在汽车中安装一种时刻监测理指标们,虽然这种方法具有客观、准断驾驶员是否处于疲劳状奁;同时车
驾驶员疲劳状态的驾驶员辅助系统确的优点,但由于佩戴这些设备会给辆的运行状况和车内装置的状态变化
Driver Assistance System),当驾驶驾驶员带来很大的不便和不适,所以也可以通过图像来监测。这种方法的
员岀现疲劳瞌睡时能自动发出警报并目前来说,这种方法很难满足实用要优点是:可以通过非接触的方式获得
自动降低车速,交通事故将无疑会求。基于行为学的方法主要依据这样所縉要的信息,且获得信息的方法十
少。在过去的几十年里,防疲劳驾驶的假设:当驾驶员处于疲劳状态时,分简便,对驾驶员和车辆几乎没有影
系统作为驾驶员辅助系统的重要组成驾驶员的行为间接表现为车辆的行为响,监测设备的安装和使用都非常简
部分,已经引起了国内外研究人员的会偏离正常情况;例如,通过安装一单。另外,随着计算机技术和图像处
广泛关注。
个磁性传感器监测方向盘的运动状况理技术的迅速发展,以及图像采集设
目前在学术界已经出现了多种疲就可以间接地监浏驾驶员的行为。在备成本的逐年下降,基于图像的疲劳
劳检测方法。根据检测原理的不同,很多情况下,“偏离”行为难以界检测方法越来越受到研究者的重视。
这些方法大致可分为三类:(1)基于生定,因此这种方法的疲劳检测准确度为了克服光照变化的影响,本文采用
理学的方法;(2)基于行为学的方法;通常较低。基于图像的疲劳监测方法基于近红外线的图像采集方式,通过
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监测图像中驾驶员的双眼状态来判断外线发射二极管 NIR LED),将它们的。首先,在近红外线图像采集设备
其是否处于疲劳状态,下面将分别对排列成圆环状并与镜头轴向平行,安的近红外LED管照射下,CCD摄像头
本系统的硬件部分和软件部分进行说装方式如图2所示。另外,在CCD镜要对准驾驶员,由于驾驶员在驾驶过
明
头上加装一个红外透镜,只让红外波程中很少有大幅度晃动,所以采集的
段的光线通过,以此漶除可见光。这图像中,驾驶员头部占据了大部分区
2系统硬件组成
样,不管白天黑夜,CCD采集的图像域。由于是通过监测人眼睁开闭合状
由于系统要求对驾驶员面部进行都是近红外线二极管照射下的红外图态来检測疲劳状态的,所以人眼的检
图像采集,因此图像采集设备应安装像,由可见光变化造成的干扰被消测至关重要,采用基于 Adaboost算
于驾驶员正前方,如图1所示。目前市除,驾驶员面部在近红外线二极管的法的人眼检测器在采集的图像中搜索
场上的CCD摄像头有很多种,若选择照射下也不会出现阴影情况。近红外人眼。肤色是人险区别于其它物体最
体积较小的摄像头,即使加上辅助设线为非可见光,对驾驶员的眼睛不会显著的特征之一,在图像中对肤色进
备体积也会变得太大,不会影响到驾造成干扰,能保证CCD采集到的人脸行判断非常简单快速,为了减少搜索
驶员的视线。汽车在行驶过程中,可图像的光学特征非常均衡。
人眼时间,我们采用了肤色判断方
能会经历白天和黑夜两种完全不同的
式,把人眼检测器搜索区域限制在与
光照情况,而且还会由于树木建筑遮
人脸肤色接近的区域(主要包括脖子和
挡等原因造成面部出现阴影,这些情
面部),以此减小了搜索区域。下面将
况会严重干扰采集到的图像,导致对
介绍人眼检测方法和人眼开合度评价
图像的后续处理和分析难度增大,甚
方法。
至还会导致疲劳监测系统完全失灵。
3.1 Adaboost算法与人眼检测
项目采用近红外线( Near Infrared)主动
1990年, Schapir发表了第一个
光源来消除光照变化对图像的影响。
boosting方法。1996年 Freund和
光是一种电磁波,它的波长区间从几
图1图像采集设备安装示意图
Schapire发表了改进的具有自适应能
个纳米到1毫米左右。人眼可见的只是
E NIR LED
力的 boosting方法,称作 Adaboost
其中一部分,我们称其为可见光,可
装红外透镜
( Adaptive Boosting)。它不再需
见光的波长范围为380nm~78onm,
的CCD镜头
要预先知道弱学习机的训练错误率,
可见光波长由长到短分为红、橙
图2近红外图像采集设备结构示意图而是通过动态调节各个子学习机的权
黄、绿、青