论文总字数：29928字

摘 要

近年来，物流行业的兴起和逐年增加的汽车保有量，疲劳驾驶引发的交通事故频发，造成了巨大的伤亡和经济损失。人们往往会更关注酒后驾车，忽略疲劳驾驶会造成的危害。因此，可以有效地用于预警疲劳驾驶的方法有非常重要的实用意义。

本论文基于对国内外疲劳驾驶检测的研究情况的分析，设计了基于眼睛和嘴开、闭的疲劳驾驶预警系统。本文的主要研究内容如下：

(1)考虑到疲劳驾驶这一特殊环境下，环境光源的多变性、驾驶员佩戴饰物与否、驾驶员表情变化等多种因素，使用人脸识别及眼、嘴定位效果实时性和鲁棒性都不错的MTCNN完成对驾驶员眼睛和嘴巴部分的图像提取。

(2)本文选择眼睛和嘴巴的开、闭作为疲劳判定的特征。在提取眼睛和嘴巴图像基础上，选择BP神经网络对眼睛和嘴巴的开、闭进行识别。在BP神经网络的特征抽取上，选择二维Gabor滤波器结合PCA算法提取眼、嘴部分图片的纹理特征，将获取的特征向量作为BP神经网络的输入。

(3)在检测眼睛和嘴巴开闭的基础上，基于PERCLOS准则结合眼睛和嘴巴的开、闭，判断驾驶员的疲劳状态，并利用MFC设计界面。实验表明所涉及的软件能够实现疲劳检测。

关键词：MTCNN，疲劳特征提取，疲劳检测

Abstract

In recent years, the rise of the logistics industry and the annual increase in car ownership, fatigue driving caused by frequent traffic accidents, resulting in huge casualties and economic losses. People tend to pay more attention to drink-driving, ignoring the harm that fatigue driving can cause.

Therefore, it is of great practical significance to use the method of early warning fatigue driving effectively. Based on the analysis of the research situation of fatigue driving detection at home and abroad, a fatigue driving early warning system is designed based on eye and mouth opening and closing in this paper. The main research contents of this paper are as follows:

(1) Considering the fatigue driving of this special environment, the variability of environmental light source, driver wearing ornaments, driver expression changes and other factors, the use of face recognition and eye, mouth positioning effect of real-time and robustness are good MTCNN to complete the driver's eyes and mouth parts of the image extraction.

(2) In this paper, the opening and closing of eyes and mouth are selected as the characteristics of fatigue determination. On the basis of extracting eye and mouth images, BP neural network is selected to identify the opening and closing of eyes and mouth. On the feature extraction of BP neural network, a two-dimensional Gabor filter is selected to extract the texture features of the image of the eye and mouth in combination with the PCA algorithm, and the obtained eigenvectors are used as the input of BP neural network.

(3) through the camera to collect video, on the basis of detecting the opening and closing of the eyes and mouth, based on the PERCLOS guidelines combined with the open and closed eyes and mouth, to judge the driver's fatigue state, and the use of MFC design interface. Experiments show that the software involved can realize fatigue detection.

KEYWORDS：MTCNN，fatigue feature extraction，fatigue detection

目录

摘要 I

Abstract II

目录 III

第1章 绪论 1

1.1 课题研究背景和意义 1

1.2 疲劳检测方法与研究现状 3

1.3 论文结构和章节安排 5

第2章 人眼和嘴巴定位算法研究 7

2.1 概述 7

2.2 基于MTCNN的定位算法 8

2.2.1 MTCNN算法 8

2.2.2 人眼嘴巴定位效果评价 14

2.3 本章小结 18

第3章 基于BP网络的疲劳特征提取算法研究 20

3.1 概述 20

3.2 BP神经网路 20

3.2.1 神经网络概述 20

3.2.2 BP神经网络 22

3.3 BP神经网络特征抽取 24

3.3.1 Gabor变换 24

3.3.2 PCA降维算法 26

3.4 疲劳特征提取效果评价 27

3.5 本章小结 29

第4章 驾驶员疲劳状态判断 30

4.1 概述 30

4.2 基于PERCLOS原理的疲劳判断 31

4.2.1 PERCLOS检测原理 31

4.2.2 疲劳判断 31

4.3 疲劳检测系统实现 32

4.3.1 系统开发实现 32

4.3.2 实验结果 33

4.4 本章小结 34

第5章 总结与展望 36

5.1 工作总结 36

5.2 研究展望 36

参考文献 38

致谢 40

绪论

课题研究背景和意义

驾驶是一个涉及对环境、决策和行动表现的情况认识的过程。在这个过程中，最复杂的阶段是对形势的认识。在复杂而动态的驾驶环境中，信息过载、复杂决策和多个任务的性能带来了关注需求。不仅需要直接关注来感知和处理可用的线索，而且需要在决策和反应的后期阶段进行直接关注。另一方面，睡眠是大脑的一种活跃状态，是无意识的。著名的睡眠科学家艾伦·霍布森，他说，大脑在睡眠中的核心作用(通过改写亚伯拉罕·林肯著名的政府宣言)：睡眠是大脑的, 是大脑的，是大脑的。大脑控制自己，以产生睡眠。我们可以入睡，甚至永远不会意识到我们是多么难以保持清醒或入睡。我们也许可以尽量不睡觉，也不能长时间睡觉，但它不属于我们的自由意志，可以控制睡眠或清醒。大脑自身的电活动会随着脑细胞网络发出的信号而变化。国家公路交通安全管理局(NHTSA)的分析数据显示，在车祸中，驾车时溺水是导致22%至24%的车祸的一个因素，而在昏昏欲睡的情况下驾车导致的近撞车风险要高出4倍至6倍司机。司机嗜睡的情况可能会根据一天中的时间或环境照明情况而有所不同。当没有交通需求时，以及在黑暗中，嗜睡略有增加。疲劳驾驶是指驾驶员处于精神和身体疲劳状态的情况，其中包括精神警觉性下降和疲劳感和减少眼睛扫描行为。据相关数据，在事故发生前，如果驾驶员的反应时间可以缩短0.5秒，则就可减少60%的交通事故。在驾驶过程中，驾驶员保持清醒的头脑，高度集中的注意力是非常重要的，可减少交通事故发生的概率。

大多数人生活中的一项共同活动是开车；因此，改善驾驶 (保证驾驶安全) 是日常生活中的一个重要问题。尽管司机在道路和车辆设计方面的安全性正在提高，但严重撞车事故的总数仍在增加。减少车祸数量将使全世界数百万人受益。这些撞车事故大多是由于司机注意力不集中造成的。有四种主要类型的注意力损伤，影响司机的反应，包括酒精，老化，分心和疲劳。美国高速公路上大约40% 的车祸死亡可归因于酒精。老化会导致对危险的反应变慢。随着导航系统、手机和互联网等车辆技术的进步，司机的干扰越来越大。与上述三种损伤相比，在事故中经常会提到疲劳，因为司机往往会在夜间采取危险的驾驶策略。美国国家公路交通安全管理局报告说，在昏昏欲睡的情况下开车是道路事故背后的原因之一，并使司机面临更高的撞车风险相比，驾驶时保持警觉。根据安大略省交通部的《司机手册》，司机的能力早在注意到累了之前就受到了睡意和疲劳的影响。因此，所有这些都是设计和实施辅助监测系统的动机，以检测驾驶员的嗜睡和疲劳。

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