货车司机疲劳驾驶监测系统的设计与研发
疲劳驾驶报警系统设计及制作
图 １ 疲劳驾驶报警系统工作流程
基金项目：江苏师范大学校级大学生创新创业训练计划项目，指导老师：李宏年。 作者简介：李凌志（1996-），男，江苏新沂人，本科。研究方向：测控技术与仪器。
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软件开发与应用
信息与电脑 China Computer&Communication
2016 年第 22 期
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2016 年第 22 期
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软件开发与应用
PERCLOS= 眼睛闭合帧数 / 总帧数 *100% 在疲劳的状态下，大多数人会表现为眨眼频率变快，因 此，将其也作为判断疲劳的依据之一。记眨眼频度为 F，正 常眨眼频度为区间 B，。眨眼频度每 60s 计算一次，在 60s 内，眼睛从睁开到闭眼再到睁开为一个过程，该过程每出现 一次，眨眼频度 F 加 1。根据疲劳检测实验数据可以得出驾 驶员疲劳时的眼睛平均闭合时间是 2.207s，PERCLOS 均值 是 32.44%。以 PERCLOS 和眨眼频度作为疲劳参数，制定出 疲劳驾驶检测方法：本文取 PERCLOS 超过 32% 或者眨眼频 度不在正常区间 B 时，系统立即启动报警装置，提醒驾驶员 安全驾驶。
为未来驾驶疲劳检测的最好方法。
３ 软硬件设计
参 考 已 有 资 料， 在 硬 件 方 面， 选 取 以 TMS320DM642 芯 片 为 核 心 的 各 模 块 芯 片， 包 括：TMS320DM642 芯 片、 红外光源部分、CCD 摄像头、视频采集电路、动态存储器 （SDRAM）、闪速存储器（FLASH）、JTAG 仿真接口、电 压转换芯片、蜂鸣器预警电路。如图 2 所示：
上配有疲劳检测和报警系统，如奔驰、沃而沃、丰田 13 代 皇冠等，均有疲劳检测目前已有采用物联网技术检测驾驶员精神状况的系统， 融合多姿态人脸检测方法，基于生物特征的头部姿态估计方 法，通过视觉传感器对人的眼睑、眼球的几何特征和动作特 征、眼睛的凝视角度及其动态变化、头部位置和方向的变化 等进行实时检测和测量，建立驾驶人眼部头部特征与疲劳状 态的关系模型，研究疲劳状态的多参量综合描述方法，同时 研究多元信息的快速融合方法，提高疲劳检测的可靠性和准 确性，从而研制稳定可靠的驾驶员疲劳监测系统。它检测的 方法很多，比如人脸快速检测方法、疲劳程度检测方法、疲 劳驾驶问题检测方法等。 疲劳驾驶报警系统工作流程如图 1 所示：
基于Android的车载疲劳驾驶监控系统研究与设计
测 和跟踪，定位和分析人眼状态 ，判 断驾驶 员 驾驶状态，将结果其输 出到显示器 上，具体的 车载疲劳驾驶监控系统信息处理流程 如图 ｌ所
不 ｏ
长度 的五倍 ，又 被人们称为无眼 ，人眼 的位置
通常 处于第 二眼和第四眼之间 ，由此 ，我们可 以根据此 分布规律对人脸 区域分割 ，进一步缩 小人 眼检 测的范围 。人眼定位完 毕之后 ，可 以
面：
２ ． １人 脸 检 测及 跟 踪
智能 终端 等技 术 的快速 发展 和 进 步，Ａ ｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ 应用软件 已经多个 方 面得 到广 泛普 及 和使 用 ，取 得 了显 著 的应 用 成效 。车载 疲 劳驾 驶 监 控 系统 可 以 部 署 在 Ａ ｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ
Ｂ Ｐ神经 网络从 海量数据 中识别 出人脸 ，并且 此 时应立 即启动应急措施， 比如大声 鸣笛 、震
１ 引 言
汽车 已经 在经 济 、工业 高速 发展 的情 况 下进入到 了千家万户 ， 为每一个家庭外出旅游、 出差等提供方便 ，但 也带来了每年数 以百万的 交通事故 。交通 安全 调查报告结果显示 ，疲劳 驾驶是造成交通事故 的重 要原因。互联网、多 媒体及机器视觉技术经过 多年的发展和改进 ， 已经在文档搜 索、视 频追 踪、图像处理 、声音 识别等领域得 到广泛 普及和使用 ，并且在人们 的 日常生活 中开发 了指纹锁 、虹膜保险柜、声 音 门卡等系统 ，提 高了人 类生活的便捷性和智
２车载疲劳驾驶监控系统功 能分析
车载 疲 劳驾驶 监控 系统 可 以采用 先进 的
ｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ智能终端需要 按照开发板 的要 求设 露 出的面积 大于 ８ ０ ％，则可 以判 定驾驶 员的眼 的 Ａ ｎ ｒｏ ｄ ｉ ｄ智能终端 的设备 睛是张开状态 ，意识处于清醒状态 ，可 以安全 置 。开发板可 以选择 Ａ
司机疲劳驾驶检测系统设计之欧阳理创编
司机疲劳驾驶检测系统设计摘要：随着社会经济的发展，商用长途运输车越来越多，司机为了追求经济效益，经常罔顾交通法的规定疲劳驾驶，而一些私家车也因为各种各样的原因经常铤而走险疲劳驾驶，酿成很多人间惨剧。
为了减少减轻司机的精神压力并对疲劳及时提示预警，本论文以计算机视觉技术为主体，设计实用操作简单的疲劳驾驶检测系统，辅助驾驶员安全驾驶。
司机疲劳驾驶实时检测系统在实际应用中有很重要的意义。
设计了一个利用图像分析的方法，通过测量PERCLOS指标值来进行疲劳判断的该类系统。
系统首先对图像进行预处理，然后采用基于YCbCr颜色空间肤色模型进行人脸粗定位，根据人脸特征，逐次进行人眼区域缩小；最后通过对边缘信息进行先验知识结合积分投影的方法进行人眼定位和闭合度测量。
考虑到视频图像序列帧与帧之间的相关性，采用线性运动预测的方法对人眼进行跟踪，减少了系统的运算量。
实验结果表明系统能实时、准确地反映司机的疲劳状态。
关键词：疲劳驾驶人脸检测肤色检测交通安全疲劳判断目录摘要Abstract1.疲劳驾驶检测系统研究背景与意义2.疲劳驾驶检测系统研究与实现2.1国内外疲劳驾驶检测系统研究现状2.1.1国外疲劳驾驶检测系统的研究成果2.1.2国内疲劳驾驶检测系统的研究现状2.2疲劳驾驶检测系统浅析2.3驾驶员疲劳检测系统的研究2.3.1人脸检测2.3.2人眼定位2.3.3疲劳程度的综合判定3.基于人脸特征的列车司机疲劳驾驶检测与识别系统研究3.1研究内容及目标3.1.1基于人脸特征的疲劳驾驶检测与识别算法开发3.1.2疲劳驾驶检测与识别算法OSP移植3.2基于Adaboost算法的人脸检测3.2.1人脸检测技术概述3.2.2Adaboost人脸检测算法3.3基于Adaboost算法的人脸检测软件实现3.3.1.样本训练过程3.3.2人脸检测程序3.4人眼检测与人眼状态分析算法3.4.1基于Adaboost的人眼检测算法3.4.2人眼级联分类器效果分析3.4.3人眼状态分析算法4.基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型4.1基于贝叶斯网络模型的驾驶疲劳程度识别4.2驾驶疲劳程度识别模型4.2.1驾驶疲劳贝叶斯网络结构4.2.2贝叶斯网络条件概率表的确定4.2.3驾驶疲劳程度贝叶斯网络识别模型4.3模型有效性验证5.基于FPGA的疲劳驾驶检测系统设计5.1疲劳驾驶检测系统总体设计方案5.1.1系统红外光源原理5.1.2系统总体设计5.2系统硬件设计与实现5.2.1系统硬件总体架构5.2.2图像采集电路设计5.2.3主控板设计5.2.4辅助电路设计5.2.5系统硬件电路的物理测试6.基于NiosII 多核驾驶疲劳检测系统设计6.1系统介绍6.2系统关键模块设计6.2.1图像采集模块设计6.2.2图像处理算法6.2.3图像处理算法硬件加速的实现6.2.4数据存储模块设计7.疲劳驾驶预警系统的研究进展7.1预警系统的组成及工作原理7.2典型的疲劳驾驶预警系统7.3疲劳驾驶预警系统比较7.4发展趋势8.新型多功能驾驶员状态监测系统设计8.1无线脑电信号采集和分析8.1.1情绪预警8.1.2疲劳监测8.1.3突发疾病监测8.2酒精监测9.多源信息融合在驾驶疲劳检测中的应用9.1驾驶疲劳特征9.1.1PERCLOS值的计算9.1.2行驶方向改变与驾驶员反应不一致情况9.1.3方向盘动作状态9.1.4连续驾驶时间9.1.5实际时间参数9.2模糊神经网络疲劳识别9.2.1疲劳度量化9.3智能控制技术在汽车疲劳驾驶监控中的应用研究9.3.1硬件描述结束语参考文献1.研究背景与意义驾驶疲劳川是指驾驶员由于睡眠不足或长时间持续驾驶造成的反应能力下降，这种下降表现在驾驶员困倦、打磕睡、驾驶操作失误或完全丧失驾驶能力。
解析汽车驾驶员防疲劳驾驶报警系统的设计
解析汽车驾驶员防疲劳驾驶报警系统的设计本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！1、方案设计系统方案首先用摄像头采集出驾驶员眼部和驾驶员的脸部和眼部区域的信息，然后在眼部区域中分析眼睛特征，并根据眼部运动的图像特点,采用图像信息的跟踪方法对眼部信息进行跟踪，进一步提高驾驶员眼部区域的检测准确度，最后根据系统检测出驾驶员眼睛的闭合时间的快慢和眨眼的频率等信息来判断驾驶员是否处于疲劳驾驶的状态。
当汽车驾驶员没有处于疲劳状态时，该报警系统将会自动休眠，十五分钟以后，系统进行复位，并重新开始新的检测。
工作原理当驾驶员将汽车起动后，车辆有一定的速度后，报警系统的摄像头启动。
将会获取驾驶员的脸、眼的区域信息，然后进行图像信息的处理，并将处理后的信息输进行车电脑中。
ECU会将输入的信息做识别、整合处理，然后，电脑将处理后的信号输出到报警装置。
如果驾驶员有疲劳驾驶的行为，则就会指示报警系统就会进行灯光闪烁并且蜂鸣声想起提醒驾驶员存在疲劳驾驶的风险。
提醒驾驶员采取相应措施避免疲劳驾驶。
2、系统结构及实现硬件结构疲劳监测系统的硬件由三个电路部分组成。
摄像头，DSP 系统板和音视频压缩板。
摄像头输出驾驶员的眼部和脸部区域信息等标准视频信号。
DSP 系统板包括DSP 系统电路、CPLD译码电路以及存储器扩展电路和网络通信接口电路。
音视频压缩板则包括视频采集电路，电源模块和异步串行通信电路以及音频编解码电路。
而疲劳监测系统的外部接口有多个电源输入接口，包括音频输入输出接口和网络通信接口以及报警输出接口。
DSP 系统电路包括存储器扩展和DSP 括配置以及时钟的电路。
这其中DSP 系统为该报警系统的最重要控制部分。
主要完成驾驶员眼部区域信息的判断和识别、疲劳判断和视频编码以及网络传输控制等各项任务。
网络接口部分则由以太网控制器组成，提供自适应以太网接口。
防疲劳驾驶系统的研究方法
防疲劳驾驶系统的研究方法
防疲劳驾驶系统的研究方法主要包括以下几个方面：
1. 生理学方法：通过监测驾驶员的生理反应，如心率、血压、体温等指标，以及眼部运动和脑电波等，来判断驾驶员的疲劳程度。
这些生理指标的变化与驾驶员的疲劳程度密切相关，可以用于监测驾驶员的疲劳状态。
2. 行为学方法：通过监测驾驶员的驾驶行为，如速度、方向、油门、刹车等，以及疲劳时的驾驶习惯和行为特点，来判断驾驶员的疲劳程度。
这种方法可以帮助研究人员了解驾驶员的驾驶习惯和疲劳时的行为特点，从而设计出更加有效的防疲劳驾驶系统。
3. 机器学习方法：利用机器学习算法对大量数据进行训练和学习，让系统能够自主地识别驾驶员的疲劳状态。
这种方法需要大量的数据和高效的算法，但可以大大提高防疲劳驾驶系统的准确性和可靠性。
4. 综合方法：结合生理学、行为学和机器学习等方法，通过多方面的监测和分析，全面评估驾驶员的疲劳程度。
这种方法可以综合考虑各种因素，提高防疲劳驾驶系统的准确性和可靠性。
以上是防疲劳驾驶系统的研究方法，不同方法各有优缺点，可以根据实际需求选择合适的方法进行研究。
基于全方位视觉的驾驶员疲劳监测系统的研究.
基于全方位视觉的驾驶员疲劳监测系统的研究交通事故是当前世界各国面临的严重问题,其中驾驶员疲劳是造成交通事故的主要原因之一。
因此,开展驾驶员疲劳的研究工作,研制出一套有效的驾驶员疲劳监测系统,具有重大现实意义。
本文研究和设计了一种基于全方位视觉技术的驾驶员疲劳监测系统。
首先使用全方位视觉传感器获得以驾驶员为中心的360°全景图像,接着通过透视展开算法得到分别包含驾驶员、方向盘和道路前方的3幅透视图像,然后采用计算机视觉的方式监测驾驶员、方向盘和道路前方3个能反映驾驶员疲劳对象,其中对驾驶员的监测包括眼睛,嘴巴和头部的监测,最后综合监测到的信息识别出驾驶员的疲劳情况。
本文完成的工作主要有以下几个方面:(1)研究了全方位视觉传感器(ODVS,omnidirectional vision sensor)和全方位图像展开技术在驾驶员疲劳监测中的应用。
选择了适合本系统的宽动态全方位视觉传感器,研究了全方位视觉传感器在车内的最佳放置位置和方式,使得传感器能够清晰地捕获到被监测的各个对象。
选择了适合本系统展开算法,研究了展开算法的各种参数的设置,将全方位图像展开成更符合视觉习惯,更适合分析处理的透视图。
(2)研究了人脸检测与跟踪算法。
通过对现有的各种算法的分析和比较,最终采用了主要是基于肤色的人脸检测算法。
考虑到驾驶员开车过程中人脸基本处于不动或微动状态,设计了一种简单的、运算量小的跟踪算法。
(3)研究了眼睛、嘴巴、头部、方向盘和道路前方共5个能反映驾驶员疲劳的对象的监测算法。
分析和比较目前常用的算法,探索最适合本系统的算法,其中在嘴巴和道路前方的监测方面,设计了新算法。
(4)开发了基于全方位视觉的驾驶员疲劳监测系统。
该系统采用Java语言编写,同时也调用了一些C++语言的组件。
系统采用基于组件的开发模式,设计开发的一些基础组件,不仅能够应用于本系统,同时也能应用于其他研究图像处理的系统中。
【关键词相关文档搜索】：计算机应用技术; 驾驶员疲劳监测; 计算机视觉; 全方位视觉传感器(ODVS); 透视展开; 人脸检测与跟踪; 眼睛检测【作者相关信息搜索】：浙江工业大学;计算机应用技术;汤一平;楼勇攀;。
司机疲劳监测系统中眼睛检测与跟踪研究的开题报告
司机疲劳监测系统中眼睛检测与跟踪研究的开题报告一、研究背景及意义司机疲劳驾驶已成为道路安全的主要隐患之一。
据统计，疲劳驾驶的交通事故占所有车祸的10%-20%。
尤其是在高速公路、晚上及雨雪等恶劣天气条件下，疲劳驾驶的风险更大，易导致事故的发生。
因此，开发一种能够及时检测司机疲劳状态的可靠系统十分必要。
眼睛是人体疲劳的敏感指标之一，关注眼睛动态变化可以有效地反映司机的疲劳状况。
因此，利用计算机图像处理技术和计算机视觉的方法来检测并跟踪司机眼睛的状态，可以准确地反映司机的疲劳程度，为事故预防提供有效的保障。
同时，这种系统不仅可以应用于驾驶员，也可以应用于其他需要疲劳状态监测的领域，如飞行员、航海员等。
二、研究内容及目标本文拟针对司机疲劳监测系统中眼睛检测与跟踪这一研究方向进行深入探讨。
具体内容包括：1. 基于计算机视觉的眼部跟踪技术：分析传统的眼部跟踪算法，比较其优缺点，探讨基于图像特征提取的方法。
2. 基于眼部跟踪的疲劳状态检测：基于眼部跟踪技术，分析人眼的生理特征和表征，提取影响疲劳状态的关键特征，通过机器学习算法建立疲劳状态检测模型。
3. 系统设计与实现：采用计算机视觉方法对撞击物体进行检测，利用机器学习算法对检测结果进行分类，在此基础上设计并实现疲劳驾驶监测系统原型。
本文旨在设计并实现一种高效、准确、实用的司机疲劳监测系统，主要包括基于计算机视觉的眼部跟踪技术、基于眼部跟踪的疲劳状态检测和系统实现三个方面。
三、研究方法本文采用计算机视觉和机器学习等方法，具体研究方法包括：1. 对传统眼部跟踪算法进行分析和比较，选择适合的算法模型。
2. 利用计算机视觉技术提取关键的眼部特征，通过机器学习算法建立疲劳状态检测模型。
3. 设计实验方案对系统性能进行评估测试。
4. 利用Python等编程语言进行系统算法实现，并评估系统的有效性和实用性。
四、预期成果及意义预计研究成果包括：1. 一种高效、准确、实用的司机疲劳监测系统原型。
基于单片机的轻型汽车疲劳驾驶预警系统设计
基于单片机的轻型汽车疲劳驾驶预警系统设计近年来，由于交通事故频发，人们对于驾驶安全性日益重视。
而疲劳驾驶作为主要引发交通事故的原因之一，正逐渐成为公众关注的焦点。
为了提高驾驶的安全性，本文将介绍一个基于单片机的轻型汽车疲劳驾驶预警系统的设计。
一、系统设计思路本系统旨在监测驾驶员的疲劳状态，及时提醒其休息，避免因疲劳驾驶而引发交通事故。
其设计思路如下：1. 用心率传感器实时监测驾驶员的心率变化；2. 利用摄像头检测驾驶员的眼睛状态；3. 单片机进行数据处理和判断，当检测到异常情况时，发出警示信号；4. 警示信号通过蜂鸣器、振动器等装置进行提示。
二、系统硬件设计1. 心率传感器：选择一款高精度的心率传感器，如心电图传感器，用于实时监测驾驶员的心率；2. 摄像头：选用一款高清摄像头，通过图像处理技术分析驾驶员的眼睛状态；3. 单片机：选择一款适用的单片机作为控制中心，负责数据处理和判断；4. 蜂鸣器和振动器：用于发出警示信号。
三、系统软件设计1. 心率变化监测：单片机通过心率传感器采集驾驶员的心率数据，并与事先设定的心率范围进行比较。
如果心率超过正常范围，认为驾驶员存在疲劳情况；2. 眼睛状态检测：通过图像处理技术，单片机分析摄像头获取到的图像，判断驾驶员的眼睛是否处于闭合状态。
如果发现驾驶员的眼睛连续闭合时间过长，则判断为可能存在疲劳驾驶情况；3. 警示信号发出：当系统监测到异常情况时，通过单片机控制蜂鸣器和振动器发出警示信号。
驾驶员收到警示信号后，应及时采取休息措施。
四、系统实施与应用1. 系统实施：将硬件和软件组装好后，将心率传感器和摄像头固定在驾驶员座位的合适位置。
将蜂鸣器和振动器与单片机连接，搭建好系统电路。
最后将单片机程序烧录到单片机中。
2. 系统应用：在驾驶过程中，系统会不断监测驾驶员的心率和眼睛状态。
如果检测到疲劳驾驶情况，则会发出警示信号提醒驾驶员休息。
驾驶员应及时采取休息措施，确保安全驾驶。
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货车司机疲劳驾驶监测系统的设计与研发
近年来，货车司机疲劳驾驶事故时有发生，给道路交通安全带来了极大的影响。
在此情况下，研发一套可靠的货车司机疲劳驾驶监测系统显得尤为重要。
本文提出了一种基于人工智能技术的货车司机疲劳驾驶监测系统的设计方案，
并介绍了关键技术以及系统的实现细节。
一、系统设计方案
该监测系统主要由图像采集模块、人脸检测模块、疲劳识别模块、报警提示模
块和数据统计模块组成。
1. 图像采集模块：通过一台高清晰度摄像头采集货车司机的面部图像，并实时
传输给后端服务器进行处理和分析。
2. 人脸检测模块：通过深度学习算法，对采集到的人脸图像进行分析和检测，
精确判断司机的脸部是否被遮挡、是否佩戴了墨镜等情况。
3. 疲劳识别模块：基于机器视觉和深度学习技术，对司机的眼部活动进行分析
和识别，判断司机的疲劳程度。
该模块可检测到司机的打哈欠、眼睛闭合时间过长、瞌睡等人体动态特征，并进行分类和分析。
4. 报警提示模块：当系统判断司机存在疲劳驾驶行为时，通过语音报警、振动
报警或其他方式进行实时提示，及时提醒司机注意休息。
5. 数据统计模块：该模块对监测数据进行汇总、分析和储存，形成数据报表和
趋势分析，为客户提供数据支持。
同时，系统还支持与外部设备的联动，如与车联网系统实现信息共享，为车辆管理带来更多的便利。
二、关键技术实现
1. 图像采集
采用高清晰度的摄像头，以最大程度保证图像质量和准确性。
同时，考虑到在运输过程中的光线等因素，系统还应采用特殊的镜头及拍摄技术，以适应不同的运营环境。
2. 人脸检测
基于深度学习算法，使用卷积神经网络构建系统的人脸检测模型，能够实现高速、高精度的人脸检测。
同时，应对遮挡、佩戴帽子或墨镜等情况，还需添加特殊的预处理算法，以提高系统的可靠性。
3. 疲劳识别
使用深度神经网络模型对采集到的眼部活动数据进行处理和分类，能够较为准确地识别司机的疲劳情况。
同时，还需采用多种机器视觉算法对动态特征数据进行分析和处理，以进一步提高识别的准确性。
4. 报警提示
基于语音识别技术和振动报警技术实现报警提示。
同时，还需根据不同的报警类型和场景，进行硬件配置上的优化和改进。
三、系统实现细节
1. 系统可部署在云服务或本地服务器端，支持多终端接入和数据存储。
2. 采用Python语言进行系统开发，借助深度学习框架Tensorflow来实现模型训练和识别任务。
3. 对系统的性能、准确性和稳定性进行持续的监控和测试，及时发现和解决异常情况。
四、总结
本文提出了一种基于人工智能技术的货车司机疲劳驾驶监测系统的设计方案，分析并介绍了关键技术和实现细节。
该系统能够有效避免司机疲劳驾驶所带来的安全风险，具有重要的社会意义和推广价值。