基于图像特征的驾驶员疲劳状态检测算法研究  

Driver's Fatigue State Detection Based on Image Features

作　　者：田祎[1] 

机构地区：[1]商洛学院经济与管理学院,商洛726000

出　　处：《计算机与数字工程》2014年第10期1957-1961,共5页Computer & Digital Engineering

基　　金：陕西省教育厅科研项目(编号:2013JK1160);商洛学院科研项目(编号:12SKY007)资助

摘　　要：对驾驶员的疲劳状态进行有效地监控,有助于防止驾驶员因疲劳驾驶而引发的交通事故。论文通过分析人眼灰度和运动特征,提出一种新的度量人眼状态变化的差分特征。同时结合PERCLOS方法,给出采用"闭眼帧数"、"连续眨眼帧数"和"频繁眨眼帧数"三种疲劳判断准则相结合的方法,实现了驾驶员疲劳状态判断。Effective monitor of the driver＇s state is helpful to prevent accidents caused by driver fatigue .By analyzing the human eye gray value and movement characteristics ,a new differential characteristic to measure the state of the human eye changes is proposed .Combined with the PERCLOS method ,three kinds of fatigue criterion methods closed-eye frames , continuous frames blink and frequent blinking frames are used to the driver fatigue state judgment .

关 键 词：图像特征 疲劳检测 差分 PERCLOS 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]