论文研究-基于有限状态自动机的人眼开度PERCLOS实现算法.pdf

所需积分/C币:44 2019-07-22 20:45:25 1.05MB .PDF
收藏 收藏
举报

针对驾驶员驾驶过程中因疲劳引起的眼睛开度变化问题,在原有PERCLOS(percentage of eyelid closure over the pupil over time)标准的基础上,提出了一种基于有限状态自动机的人眼开度PERCLOS计算方法,并将其应用到疲劳驾驶预警系统中。该系统首先采用红外摄像头实时获取驾驶员的脸部视频图像,使用ASM(active shape models)算法进行人脸检测,在定位到的人脸范围内搜索人眼区域并计算人眼开度,为了避免人与摄像头距离变化影响计算结果,对人眼开度进行归一化处理;然后依据建立的有限状态自动机模型计算PERCLOS值;最后根据制定的预警机
第1期 巩晓倩,等:基于有限状态自动机的人眼开度 PERCLOS实现算法 309 像中测得的人眼开度为状态Ⅰ,后一帧图像中测得的人眼开度有良好的人眼定位功能。 为状态Ⅱ或者为状态Ⅲ,即眼睛由完全睁开状态到半张开状态 或者闭合状态,记为状态跳变1;前一帧图像中测得的人眼开 度为状态Ⅱ,后一帧图像中测得的人眼开度为状态Ⅲ,即眼睛 由半张开状态到完全闭合状态,记为状态跳变2;前帧图像 (a)未佩戴眼镜 (b)佩戴眼镜 中测得的人眼开庋为状态Ⅲ,后一帧图像中测得的人眼开度为 图6定位到的人眼图像 状态Ⅱ,即眼睛由完全闭合状态到半张开状态,记为状态跳变 精确定位到人眼以后,利用模型中标定的特征点来计算人 3;前一帧图像中测得的人眼开度为状态Ⅲ或者状态,后一帧眼开度,如图7所示。红线标示长度(见电子版)即为人眼开 图像中测得的人眼开度为状态I,即眼睛由闭合状态或半张开度,再利用式(8)归一化实验测得人眼开度值。 状态到完全张开状态,记为状态跳变4。 检测到一个由状态跳变1到状态跳变4的完整周期时、统 计该周期内人眼开度小于等于80%最人人眼开度的帧数,记 做n,同吋统计该周期内人眼廾度小于等于20%最大人眼川度 的唢数,记做m,即可得到 PERCLOS值f。计算公式如下 图?人眼开度值计算 f-—×100% 其中:f越接近1,则代表驾驶员越接近疲劳状态。经过大量的 至此完成了人眼开度值的计算。使用文中的基于有限状 态自动机的 PERCLOS方法利用式(9)可以准确地计算出 实验可以得到一个实验阈值T,如果∫>T则表明该驾驶员处 PERCLOS值,为后期疲劳预警提供了重要依据 于疲劳状态,以声音形式预警,提陛驾驶员注意疲劳驾。 为了给出合理的预警机制,本文组织实验室40位人员进 2实验及结果分析 行模拟疲劳驾驶,对不同被测试者录取l00s的视频段,统计 分析视频中实验人员疲劳阶段与非疲劳阶段的人眼开度值 本文实现疲劳驾驶预警的算法流程如图4所示 图8和9分别给出了实验人员在疲劳状态和非疲劳状态下的 眼睛开度曲线图。 图像采集 人 他M 匚人眼定位 态 合到 半睁廾到 完争开 [提取人眼开]疲 翁籍 全睁开闭合到 计算 PERCLOS 101 301 40 态 用于疲劣判断 唢编号 状态 半近半睁 合 <足否疲> 图8眼睛开度曲线非疲劳状态) 完全到闭今 到闭合 图3基于人眼开度的 匚发出警告 图4疲劳驾驶检测流程 系统主要分为两个部分:第一部分为人眼的定位与人眼开 度计算,采用ASⅥ算法先粗定位出人的脸部图像,再精确定位 101 301 人眼偬像,得到人眼川度值;第二部分为疲劳预警部分,利用本 帧编弓 文提出的基于有限状态自动机的 PERCL0S算法计算PER 图9眼睛开度曲线疲劳状态) CLOS值,之后依据本文提出的疲劳判断机制进行疲劳预警。 从图8和9可以看出,非疲劳阶段的眨眼速度明显快于疲 在进行人脸检测与人眼定位时,系统采用850mm波长的劳阶段的眨眼速度。视频采样率为25中时,在非疲劳阶段 近红外摄像头采集视频序列,釆样率为25;,视频大小为眼睛“睁一闭一睁”一个完整的周期只需要1-5帧,而疲劳时 320×240。使用ASM算法进行人脸检测,如图5所示,方框所则需要10-35帧,检测到的眼睛闭合帧数明显变大 示即为得到的红外人脸图像。 汪磊等人12研究表明:驾驶员在不疲劳状态下平均闭眼 时长小于0.2s, PERCLOS值小于0.1;轻度疲劳时平均闭眼时 长为0.2-0.255, PERCLOS值为0.1-0.3;中度疲劳时平均 闭眼时长为0.25-0.3s, PERCLOS值为0.3~0.5;而闭眼时 长大于0.3s时即为严重疲劳,此时 PERCLOS值大于0.5。文 中为了提高预警准确率同时降低虚警率,使用红外摄像头对 40位不同被测试者各录取100s的视频段,对这些视频段分 图5定位到的人脸图像 析、实验测得 PERCLOS值在0.4时较为合理。故本文将PER 定位到人脸以后,在人脸范围内精确定位人眼图像,缩小CLOS的國值取为0.4。当 PERCLOS值/≥0.4时,可以认为出 在整幅图像中寻找人眼的时间,提高系统运行效率。如图6所现了疲劳驾驶,以声音形式产生警报,以避免岀现交通事故。 示,本文算法对驾驶员是否佩戴眼镜不敏感,两种情况下都具 该原型系统如图10所示,界面主要分红外图像视频采集 310 计算机应用研究 第31卷 区、人眼开度实时显示区、 PERCLOS值预警区,分别完成相应[3. BERGASA L M, NUEVO J, SOTELO M A, et al. Real-time system for 的功能。 monitoring drivcr vigilance[ J]. IEEE Trans on Intelligent Trans portation Systems, 2006, 7(1): 3-77 [4ˉ李都厚,刘群,袁伟,等.疲劳驾驶与交通事故关系[J].交通运输 程学报,2010,10(2) [5 UENO H, KANEDA M, TSUKINO M, et al. Development of drowsiness detection systcm C1//Proc of Vchiclc Navigation and Information Systems Conference. New York: IEEE Press, 1994: 15-20 [6 DINGES D F, GRACE R. PERCLOS: a valid psychophysiological measure of alertness as assessed by psychomotor vigilance, FHWA 图10系统界面 MCRT-98-006[R]. Washington DC: Federal Highway Administr tion, US Department of Transportation, 1998 3结束语 [7 ABE T, NONOMURA T, KOMADA Y, ef. n/. Delecl ing dlelerioraled vigilance using percentage of eyelid closure time during behavioral ma 本文设计并实现了一套基于计算机视觉技术的驾驶员疲 ntenance of wakefulness tests[J]. International Journal of Psycho 劳检测系统。基于ASM算法进行人脸检测和人眼定位后计算 physiology,2011,82(3):269-274 人眼川度,利用改进的基于有限状态自动机的PR(IO算法「8程如中,赵勇,戴勇,等.基于 Adaboost方法的车栽嵌入式疲劳驾 计算岀 PERCLOS值,依据制定的疲劳预警机制能够准确地作 驶预警系统[J].北京大学学报:自然科学版,2012,48(5):719 出疲劳判断。该系统对光线变化不敏感,系统响应时间不超过 726 1.5s,同时具有一定的鲁棒性。今后的工作主要集中在算法9) LI Li-ling, XIE Mc, ONG Hua-zhi, A method of driving fatiguc de- 的优化,提高运算效率上,以满足嵌入式开发的需求,同时考虑 le lion based nn eve local[ C//Pree of the 3 rd IFEF. Internal ional Conference on Communication Software and Networ 采用数据融合的方法來提高预警的准确率。 参考文就 L 10] COOTES T F, TAYLOR C J, COOPER D H, et al. Active shape mod- [1 ROYAL D National survey on distracted and driving attitudes and be els their training and application[ ] computer Vision and Image haviours, DOT HS 809 566R] 2003 Understanding, 1995, 61(1): 38-59 [2] JI Qiang,LANP,L0 ONEY C,etal. A probabilistic framework for[11]李浃研,赵学敏.基于人眼 PERCLOS特征的列车驾驶员疲劳裣测 Moeling and real-lime monitoring huIman fatigue. J]. IEEE Trans or 系统[J.中国铁路,2012(12):32-35 Systems, Man and Cybernetics--Part A; Systems and Hu-[12]汪磊,孙瑞山.基于面部特征识别的管制员疲劳监测方法研究 mans,2006,36(5):862-875 [J].中国安全科学学报,2012,22(7):66-71 (上接第291页)检测算法。无须迭代过程,该检测算法利用同[7] DAUGMAN J G. Uncertainty relation for resolution in space,ptil 尺度层局部极大值准则和相邻尺度层极大值准则,可直接断 frequency and orientation optimized by two-dimensional visual cortical 定兴趣点的特征尺度。相比其他检测算法,本文所提检测算法 filtersJ. Journal of the Optical Society of America, 1985, 2 在图像模糊和JPG压缩情况下取得最好结果,实验结果表明 7):1160-1169 了该算法的有效性。但在图像发生视点变换等情况下,随着变8. RAHMAN M H, PICKERING M R. KUNDU D. nt rotation in- 换加剧,可重复率和可匹配率会急剧下降。笔者下一步将研究 variant Gabor descriptors for texture classification[ C]//Proc of Inter 如何减少图像几何变化对频率空间分析的影响,提高 Gabor多 national Confcrcncc on Informatics, Elcctronics and Vision. [S1.1 IEEE Press,2012:661-666 尺度空间中不变兴越点检测方法的稳定性。 9 RAHMAN MH. PICKERING M R FRATER M R Scale and rotation 参考文献 invariant Gabor features for texture retrieval[ C //Proc of Internatio- L 1 LOWE D G. Distinctive image features from scale-invariant key points nal Conference on Digital Image Computing Techniques and Applica LJ. Intemational Journal of Computer Vision, 2004, 60(2): 91-110 tions[S1.: IEEE Press, 2011: 602-607 [2] MIKOLAJCZYK K, SCIIMID C Scale affine invariant interest point [10] XU Wall-yiny, HUANG Xinl-sheny, LI Xing-wei. An affine invariant detectors[ J]. International Journal of Computer Vision, 2004, 60 interest point and region detector based on Cabor filters C|//Proc of 1):63-86 the 11 th International Conference on Control. Automation robotics [3 MIKOLAJCZYK K, TUYTELAARS T, SCHMID C, et al. A comparison and Vision. [S.I.I: IEEE Prcss, 2010: 878-883. of affine region detectors[J]J. Intenational Journal of Computer[11]雷琳,王壮,粟毅,基于多尺度 Gabor滤波器组的不变特征点提取 Vision,2005,65(1):43-72 新方法[J].电子学报,2000,37(10):23142319 [4] MATAS J, CHUM O, URBAN M, et al. Robust wide-baseline stereo [12 LEE T S Image representation using 2D Gabor wavelets[J]. IEEE from maximally stable extremal regions [C.//Proc of British Machine Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1996, 18 Vision Conference. UK. BMVA Press 2002:384-393 10):959-97 [5 FERRAZ L, BINEFA X. A sparse curvalure-hased dleleelor of affine [13 KOENDERINK JJ. The slruclure: of images[J]. Biological Cyber invariant blobs J. International Journal of Computer vision and netIcs,1984,50(5):363-370 Image Understanding, 2012, 116(4 ): 524-537 [14 LEE. WT, CHEN H T. HislogrHIm-based inleresl po inl deter: lurs[ C]// [6 DALCMAN J C Spatial visual channels in the Fourier plane[ J]. vi Proc of IEEE Conference on Computcr Vision and Pattcrn Recogni sion research,1984,24(9):891-910 ion.[S.L.]: IEEE Press,2009:1590-1596

...展开详情
试读 4P 论文研究-基于有限状态自动机的人眼开度PERCLOS实现算法.pdf
立即下载 低至0.43元/次 身份认证VIP会员低至7折
    抢沙发
    一个资源只可评论一次,评论内容不能少于5个字
    • 至尊王者

      成功上传501个资源即可获取
    关注 私信 TA的资源
    上传资源赚积分,得勋章
    最新推荐
    论文研究-基于有限状态自动机的人眼开度PERCLOS实现算法.pdf 44积分/C币 立即下载
    1/4
    论文研究-基于有限状态自动机的人眼开度PERCLOS实现算法.pdf第1页
    论文研究-基于有限状态自动机的人眼开度PERCLOS实现算法.pdf第2页

    试读已结束,剩余2页未读...

    44积分/C币 立即下载 >