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驾驶状态监测技术研究
资料介绍
随着社会经济的增长，居民汽车保有量不断升高，道路交通安全事故也成了人们生命安全的一大威胁，而疲劳驾驶更是事故发生的主要原因之一，因此疲劳驾驶的实时监测与预警是当前十分重要的研究方向。
本文设计完成了一套基于BF533和PIC单片机的疲劳驾驶监测预警系统，通过摄像头实时监测驾驶员，提取面部多特征（包括眼睛和嘴巴的动作）后进行疲劳判断，若驾驶员疲劳则系统开始示警。系统通过“红眼效应”采用图像差分的方法进行驾驶员眼睛的定位，随后根据五官分布规律定位嘴巴。完成所需线索定位后，利用模板匹配提取眼睛特征，通过二值化和Gabor小波提取嘴巴特征，分别通过PERCLOS和LDA进行判别后，利用贝叶斯网络对单一特征的判别进行融合，获得最终的疲劳判断。
论文中的定位方法较一般先脸后眼的定位方法简单，减少了运算量，提高了工作效率;采取多特征融合的方法也使得监测结果更加准确，更具鲁棒性;另外对预警方式进行了优化，引入速度分量进行调节，并且加入蓝牙车载按摩器，在示警同时缓解驾驶员的疲劳程度。
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