基于眼部自商图—梯度图共生矩阵的疲劳驾驶检测
目的 疲劳驾驶是引发车辆交通事故的主要原因之一,针对现有方法在驾驶员面部遮挡情况下对眼睛状态识别效果不佳的问题,提出了一种基于自商图—梯度图共生矩阵的驾驶员眼部疲劳检测方法.方法 利用以残差网络(residual network,ResNet)为前置网络的SSD(single shot multibox detector)人脸检测器来获取视频中的有效人脸区域,并通过人脸关键点检测算法分割出眼睛局部区域图像;建立驾驶员眼部的自商图与梯度图共生矩阵模型,分析共生矩阵的数字统计特征,选取效果较好的特征用以判定人眼的开闭状态;结合眼睛闭合时间百分比(per-centage of eyelid closure,PERCLOS)与最长闭眼持续时间(maximum closing duration,MCD)两个疲劳指标来判别驾驶员的疲劳状态.结果 在六自由度汽车性能虚拟仿真实验平台上模拟汽车驾驶,采集并分析驾驶员面部视频,本文方法能够有效识别驾驶员面部遮挡时眼睛的开闭状态,准确率高达99.12％,面部未遮挡时的识别精度为98.73％,算法处理视频的速度约为32帧/s.对比方法1采用方向梯度直方图特征与支持向量机分类器相结合的人脸检测算法,并以眼睛纵横比判定开闭眼状态,在面部遮挡时识别较弱;以卷积神经网络(convolutional neural net-work,CNN)判别眼睛状态的对比方法2虽然在面部遮挡情况下的准确率高达98.02％,但眨眼检测准确率效果不佳.结论 基于自商图—梯度图共生矩阵的疲劳检测方法能够有效识别面部遮挡时眼睛的开闭情况和驾驶员的疲劳状态,具有较快的检测速度与较高的准确率.
疲劳驾驶、人脸检测、人脸关键点检测、自商图、共生矩阵、眼睛闭合时间百分比(PERCLOS)
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TP274(自动化技术及设备)
2021-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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