智能交通系统概论终结

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1、智能交通系统概论基于视频的驾驶员疲劳驾驶检学院:专业:姓名:学号:基于视频的驾驶员疲劳驾驶检摘要随着我国经济的高速发展，汽午人量普及，交通安全问题也日益严重，每年在交通事故中死亡的人数也明显增多，同时也带来了重大的经济损失，而在交通事故中，不可忽略的因素就是疲劳驾驶。为了解决驾驶员疲劳驾驶实时监控的问题，本文通过安装在车上的视频监控对驾驶员的驾驶状态进行分析，（1）采用AdaBoost方法进行初步的人脸检测，利用Haar-like小波特征描述检测R标和利用积分图进行加速，从而完成初步人脸定位。（2）采用ASM方法对面部特征点定位。（3）人脸特征点跟踪：根据

2、跟踪结果的置信度，建立人脸特征跟踪的跟踪策略，从而决定跟踪模块和模块之间的切换。（4）最终利用眼睛和嘴巴的运动特征，对面部运动进行量化描述，根据优化后的时间窗长度，计算面部运动统计指标进行疲劳检测。此种方法是直接可以在现有的汽车装置上进行应用，有较高的应用价值。关键词：疲劳驾驶；人脸检测；特征检测；运动特征；疲劳检测AbstractAlongwiththeeconomyofourcountrydeveloprapidlyandthenumberofthecarsisincreasing,theproblemofthetrafficsafetyisbecom

3、ingmoreandmoreserious，asaresult,thenumberofthepeoplewhowerekilledinthetrafficaccidentareincreasingeveryear,atthesametimeitalsobroughtagreateconomiclosses.However，forthetrafficaccident，oneoftheneglectedfactoristhatfatiguedriving.Inordertosolvetheproblemofdriverfatiguedrivingreal-ti

4、memonitoring，inthispaper,onthebasisofvideomonitorinstalledinthecaronthedriver’sdrivingconditionisanalyzed，(1)usingAdaBoostmethodcarriesonthepreliminaryfacedetection，usingHaar-likelittlepottercharacterdescriptiontodetecttargetandacceleration,bymeansofintegralfiguretocompletetheprel

5、iminaryfacepositioning.(2)usingASMmethodoffacialfeaturepointspositioning.(3)facialfeaturepointstracking:accordingtothetrackingresultsofconfidence,trackingstrategy，establishfacialfeaturetrackingtodeterminetraceswitchbetweenmodulesandmodules.(4)theuseofthemovementoftheeyesandmouthfe

6、atures，toquantitativedescriptionoffacialmovements，accordingtotheoptimizedtimewindowlength,detectfatiguecalculationfacialmovementsofstatisticalindicators.Thismethodisdirectlycanbeappliedintheexistingautomobiledevice，hashigherapplicationvalue.Keywords：Fatiguedriving;Featuredetection

7、;Movementcharacteristics;fatiguetest引言世界卫生组织预测，现在到2030年，机动车数量增加使得交通事故死亡增加一倍，其中疲劳驾驶是主要原因之一，据调查显示，25%导致人员伤亡的交通事故是由疲劳驾驶引发的。而根据法国警察总署事故统计，因疲劳驾驶而发生的车祸的占人身伤害事故的14.9%,占死亡事故的20.6%,而美国公路交通安全管理估计，美国每年有10万起交通事故是由疲劳驾驶引起的，疲劳驾驶会使事故发生的危险增加4到6倍。而在我国其中数据显得更为严重。1疲劳驾驶定义及影响疲劳驾驶是指驾驶员在驾驶机动车的过程中，由于长吋间的不

8、休息和超强度的操究，以致体力、脑力、心力并用，体力、精力消耗严重，