基于圖像識(shí)別的模擬駕駛疲勞檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院 岳 翼

基于圖像識(shí)別的模擬駕駛疲勞檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院 岳 翼

隨著科技和社會(huì)的發(fā)展，城市車輛數(shù)目日益增長(zhǎng)。汽車行業(yè)疾速發(fā)展的同時(shí)，交通問(wèn)題也變得越來(lái)越突出。按照公安部交管局的統(tǒng)計(jì)，每一年由于交通事故死亡的人數(shù)超過(guò)1000萬(wàn)人，位居世界第一。交通問(wèn)題無(wú)疑給人們的生活造成極大的不便與損失，同時(shí)也嚴(yán)重制約城市的發(fā)展，而疲勞駕駛[1]正是引發(fā)交通事故的主要原因之一。本文針對(duì)疲勞駕駛問(wèn)題，提出了基于機(jī)器視覺(jué)[2]的疲勞駕駛檢測(cè)解決方案。本方案用基于圖像識(shí)別[3]的方法檢測(cè)和鑒別疲勞駕駛。并且用智能小車和游戲方向盤(pán)等硬件搭建了模擬駕駛系統(tǒng)。模擬駕駛系統(tǒng)與疲勞駕駛整合。構(gòu)建了完善的模擬駕駛和疲勞檢測(cè)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)表明該方案能準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)。

疲勞駕駛檢測(cè)；模擬駕駛系統(tǒng)

1.引言

本文針對(duì)交通安全問(wèn)題中的疲勞駕駛問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種基于圖像處理的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)，擬解決主要問(wèn)題是駕駛員臉部信息實(shí)時(shí)，精確的檢測(cè)和定位；對(duì)駕駛員面部信息的高效，準(zhǔn)確的分析；以及對(duì)疲勞狀態(tài)的可靠判斷。

本系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)，可靠的判斷駕駛員是否在疲勞駕駛，當(dāng)發(fā)現(xiàn)駕駛員正在疲勞駕駛，就及時(shí)向駕駛員出報(bào)警。通過(guò)這種實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，快速報(bào)警的機(jī)制，能有效避免因疲勞駕駛而引發(fā)的交通安全事故?？梢员Ｕ闲熊囻{駛的安全性，降低因疲勞駕駛引發(fā)的交通事故，進(jìn)而能間接緩解交通擁堵，增強(qiáng)人們的出行效率，降低出行風(fēng)險(xiǎn)及時(shí)間成本。具有很好的社會(huì)效益。

此外本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了模擬駕駛系統(tǒng)，既能遠(yuǎn)程駕駛智能小車，又能用于實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證疲勞檢測(cè)算法的有效性。

2.模擬駕駛疲勞檢測(cè)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)框架

本系統(tǒng)主要由疲勞檢測(cè)子系統(tǒng)，模擬駕駛子系統(tǒng)組成。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)功能為：當(dāng)被試者通過(guò)連接在電腦端的方向盤(pán)對(duì)遠(yuǎn)端的小車進(jìn)行模擬駕駛時(shí)，后臺(tái)運(yùn)行的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)能實(shí)時(shí)檢測(cè)被試者的疲勞狀態(tài)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)其處于疲勞駕駛狀態(tài)時(shí)候，就及時(shí)發(fā)出報(bào)警。

圖1-1　系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

2.2模擬駕駛子系統(tǒng)設(shè)計(jì)

模擬駕駛子系統(tǒng)通過(guò)連接在電腦上的方向盤(pán)能遠(yuǎn)程模擬駕駛遠(yuǎn)方的小車，小車能實(shí)時(shí)發(fā)回前方的路況信息，并在電腦端的人機(jī)界面進(jìn)行顯示。

圖1-2　模擬駕駛系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖

模擬駕駛子系統(tǒng)硬件組成：模擬方向盤(pán)是由萊仕達(dá)勁馳生產(chǎn)的PXN-V66力反饋有線方向盤(pán)，這種方向盤(pán)是專為PC電腦主機(jī)而設(shè)計(jì)的。模擬方向盤(pán)具有方向盤(pán)，按鍵板，換擋桿，踏板等組件，較為真實(shí)的模擬實(shí)際方向盤(pán)。如圖1-3（a）、（b）所示。模型小車由東莞博思電子數(shù)碼科技有限公司生產(chǎn)的A型車模，尺寸為cm，有較好的調(diào)零裝置，可以自由組裝。根據(jù)模擬駕駛子系統(tǒng)的要求，模型車需要有相關(guān)的硬件電路，包括主控板，電機(jī)驅(qū)動(dòng)板，傳輸網(wǎng)絡(luò)視頻的手機(jī)等。如圖1-3中（c）所示。要控制這樣一樣模型車，需要有相應(yīng)的硬件電路支持，主要包括主控芯片，電源模塊，電機(jī)驅(qū)動(dòng)，舵機(jī)驅(qū)動(dòng)等組成，如圖1-3中（d）所示。

圖1-3　硬件結(jié)構(gòu)

模擬駕駛子系統(tǒng)軟件部分：模擬駕駛子系統(tǒng)軟件部分主要為PC端的人機(jī)界面。人機(jī)界面使用LabVIEW進(jìn)行編程，負(fù)責(zé)接收小車傳輸回來(lái)的視頻數(shù)據(jù)，采集模擬方向盤(pán)的數(shù)據(jù)并且將這些控制指令發(fā)送給小車。人機(jī)界面主要由視頻顯示界面，URL配置文本框，COM配置框，以及一些圖標(biāo)組成。人機(jī)界面如圖1-4所示。

圖1-4　人機(jī)界面

圖1-5　攝像頭安裝示意圖以及實(shí)際檢測(cè)的效果圖

2.3疲勞檢測(cè)子系統(tǒng)設(shè)計(jì)

疲勞檢測(cè)子程序在電腦端后臺(tái)運(yùn)行，通過(guò)安裝在駕駛員前方的攝像頭，采集駕駛員圖像信息，給后臺(tái)的圖像處理程序進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和疲勞分析，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)駕駛員的駕駛狀態(tài)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)駕駛員處于疲勞駕駛時(shí)候，及時(shí)發(fā)出報(bào)警。

該子系統(tǒng)由圖像采集模塊，數(shù)據(jù)處理模塊組成。其中圖像采集主要靠硬件(USB攝像頭)實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)處理主要由運(yùn)行在電腦端后臺(tái)的疲勞檢測(cè)程序?qū)崿F(xiàn)，如圖1-5所示。

疲勞檢測(cè)子系統(tǒng)主要數(shù)據(jù)處理步驟為：預(yù)處理；人臉檢測(cè)；人臉跟蹤；睜眼檢測(cè)；疲勞判斷。詳見(jiàn)圖1-6。

圖1-6　疲勞檢測(cè)系統(tǒng)主要數(shù)據(jù)處理步驟

本文主要負(fù)責(zé)圖像預(yù)處理，人臉定位，人臉跟蹤和疲勞駕駛檢測(cè)程序的編寫(xiě)。完成工作有對(duì)輸入圖像進(jìn)行灰度化，直方圖均衡化，以及自定義算法的亮度增強(qiáng)和對(duì)比度增強(qiáng)。對(duì)人臉進(jìn)行檢測(cè)和定位。利用Kalman濾波器對(duì)人臉進(jìn)行跟蹤。并通過(guò)調(diào)用OpenCV函數(shù)庫(kù)及項(xiàng)目組自己訓(xùn)練好的分類器，編寫(xiě)了疲勞駕駛檢測(cè)程序。

3.軟件設(shè)計(jì)

疲勞檢測(cè)程序流程：主要由初始化，加載分類器，配置Kalman濾波器，捕獲圖像，預(yù)測(cè)人臉區(qū)域，檢測(cè)人臉區(qū)域，檢測(cè)眼睛區(qū)域，跟新Kalman濾波器，計(jì)算PERCLOS，疲勞報(bào)警等部分組成。其中主要的循環(huán)部分為人臉的檢測(cè)和跟蹤，眼睛的檢測(cè)和疲勞的判斷。見(jiàn)圖2。

圖2　疲勞檢測(cè)程序流程圖

4.測(cè)試

最后編寫(xiě)的疲勞檢測(cè)程序能夠采集駕駛員圖像，并在后臺(tái)實(shí)時(shí)處理，計(jì)算其PERCLOS參數(shù)并在波形圖上畫(huà)出PERCLOS曲線圖，當(dāng)PERCLOS值大于預(yù)設(shè)閥值（0.15）時(shí)，就發(fā)出聲音警報(bào)。實(shí)際檢測(cè)效果如圖3所示，其中綠色矩形框?yàn)楦鶕?jù)Kalman跟蹤計(jì)算得到的感興趣區(qū)域，藍(lán)色框?yàn)閷?shí)際檢測(cè)到的人臉區(qū)域，眼睛用兩個(gè)小矩形框標(biāo)記出。每一時(shí)刻的PERCLOS曲線在左邊“坐標(biāo)紙”上繪制出。

圖3　程序?qū)嶋H檢測(cè)效果圖

PERCLOS曲線畫(huà)在一個(gè)的白色圖像上，水平方向方向等分為20份，垂直方向方向等分為20份，并用循環(huán)的方式畫(huà)出這些分割線，就繪成了一個(gè)“坐標(biāo)紙”。方向表示幀數(shù)，方向表示PERCLOS的值。每一幀都計(jì)算其PERLCOS值（100幀中閉眼幀數(shù)比例值），并在“坐標(biāo)紙”中用紅線畫(huà)出閥值（0.15），當(dāng)PERCLOS值大于閥值時(shí)候，電腦就會(huì)發(fā)出報(bào)警聲音和文字報(bào)警。PERCLOS曲線見(jiàn)圖4。

圖4　PERCLOS曲線

通過(guò)錄制不同疲勞表現(xiàn)次數(shù)的視頻給該系統(tǒng)進(jìn)行檢測(cè)，所得實(shí)驗(yàn)結(jié)果接近真實(shí)情況，誤檢測(cè)都在4次以內(nèi)，誤判率小于0.15。正確報(bào)警次數(shù)接近實(shí)際疲勞狀態(tài)表現(xiàn)次數(shù)，正確率大于80%。平均檢測(cè)時(shí)間小于40ms，一秒鐘可以檢測(cè)25幀以上，滿足實(shí)時(shí)性的要求。證明，該疲勞檢測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)、正確的分析出駕駛員疲勞狀態(tài)。檢測(cè)效果如表1所示。

表1　疲勞檢測(cè)效

實(shí)驗(yàn)表明，本文方法對(duì)疲勞駕駛的檢測(cè)平均正確率可達(dá)到85%以上，誤判率在10%以下。證明該方案的可行性和有效性。

5.結(jié)論

本章闡述了疲勞駕駛檢測(cè)程序的結(jié)構(gòu)框架，以及數(shù)據(jù)處理流程。對(duì)程序的實(shí)際檢測(cè)效果進(jìn)行了分析。分析表明，本程序能夠?qū)崟r(shí)，正確的監(jiān)控駕駛員的狀態(tài)。并且對(duì)于光照和人臉的大角度偏轉(zhuǎn)有很好的魯棒性。

[1]周鵬.疲勞事故隱患消除技術(shù)與方法[J].汽車電器,1998(4):16-17.

[2]胡占奇,劉洪瑋.基于小波分析和幾何特征的人臉識(shí)別方法研究[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2009,28(15):21-24.

[3]劉洪榛.基于機(jī)器視覺(jué)的疲勞駕駛檢測(cè)算法研究[D].廣州:華南理工大學(xué),2012.

岳翼（1990—），云南鎮(zhèn)雄人，碩士研究生，現(xiàn)就讀于廣東工業(yè)大學(xué)。