陆仲达，王丽婧，韩运起

(齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院，黑龙江齐齐哈尔161000)

疲劳驾驶是当今交通安全的重要隐患之一。据统计，全世界每年因交通事故导致死亡的人数达60万，直接经济损失约125亿美元，这些事故中57%的灾难性事故与驾驶员疲劳驾驶有关。驾驶员工作性质特殊性、工作环境、道路环境、天气状况，以及受利益驱使，诸多原因下，越来越多的人出现疲劳驾驶［1］。驾驶员产生疲劳后，随着生理机能下降，身体就会有一定的体现，例如眼睑下垂、低头、瞌睡、动作缓慢等，这些都可以作为身体疲劳的特征变量［2］。目前的疲劳检测主要是基于检测驾驶员生理信号、驾驶员生理反应特征、驾驶员操作行为和车辆状态信息等方法［3］。本文通过判断眼睛的闭合程度来检测驾驶员的疲劳状态，是基于驾驶员生理反应特征的疲劳检测系统。

1 疲劳状态判断

疲劳状态的判定需要从两个方面考虑，一是通过眼睛的闭合程度来获得的驾驶员处于疲劳界限;二是在规定时间内多次检测所获得的驾驶员处于疲劳状态时间的长短［4］。

在驾驶员处于疲劳界限的判断中，系统选择摄像头来采集驾驶员的脸部图像信息传递给主控芯片，由图像信息获取驾驶员眼睛闭合程度。先将摄像头采集到的驾驶员面部图像与眼部分类器做比较，然后在合适的区域提取眼部图像，进行灰度处理转换成灰度图，并对灰度图进行水平直方图计算，由此得到一个能描述驾驶员眼睛闭合状态的数值。……