基于OpenCV的驾驶员疲劳程度监测系统的设计文献综述
2020-06-07 21:29:42
一 背景
随着我国汽车持有量的快速增加,交通安全问题日益严峻,由驾驶员疲劳驾驶造成的交通事故越来越多,现已成为交通事故发生的主要因素之一。而且驾驶疲劳具有相当的隐蔽性因此,运用车载传感器实时获取并监视驾驶行为信息与驾驶员生理信息,利用这些信息判断车辆行驶的安全性,并采用相应报警和防护措施,以减少由于驾驶疲劳而导致的道路交通事故已经成为国内外专家和学者研究的热点。这些对于保护人民生命财产安全和减少交通事故的发生具有非常重大的意义。
开放源代码的计算机图像处理库OpenCV是由一些C函数和 C 类所组成的库,用来实现图像处理及计算机图像算法。OpenCV可以与英特尔公司所开发的图形处理库IPL兼容,所以它能够高效而充分地运行在 Intel处理器上,主要用于对图像进行高级处理。OpenCV 中包含300多个处理函数[1], 具备强大的图像和矩阵运算能力, 可以大大减少开发者的编程工作量, 有效提高开发效率和程序运行的可靠性。[2]
QT是跨平台C 图形用户界面工具。由于QT采用面向对象开发,具有跨多平台、界面设计美观等特点,得到广泛应用。因为KDE等项目使用QT作为支持库,所以有许多基于Windows的PC机上的应用程序可以非常方便地移植到QT上。[3]
二 国内外发展前景
对疲劳驾驶的研究在国外最早可以追溯到 20 世纪 30 年代,但实际上,投入研究却还是从上世纪 80 年代美国国会通过的汽车驾驶状态与交通安全之间的关系研究开始的。进入上世纪 90 年代,疲劳驾驶的科研工作得到了人们更大的重视,取得了一系列卓有成效的成果.
国外:
(1) 2003 年美国国家公路交通安全管理员(NHISA)和卡内基梅隆和宾夕法尼亚大学开发的”驾驶疲劳检测和报警系统”。包括三个子系统: PERCLOS 眼睑开闭监测器、睡眼活动记录器和车道安全跟踪系统。[4]
(2)日本Toyota设计了一种加强防疲劳系统,在驾驶员手臂上佩戴一块生理信号感应器,对人体采集到的生理信号,来测量心跳的频率、脉搏信号等进行分析。而以色列的Atlas则开发了通过采集上肢的肌电图来检测疲劳状态。[5]
(2)日本 Nissan 研究的抗疲劳系统,利用摄像头监视上下眼睑的活动来检测驾驶员是否疲劳。[6]