黄春雨，苏李

（1.长春理工大学计算机科学技术学院，长春 130022；2.吉林省教育学院职业与成人教育教研培训学院，长春 130021）

基于图像识别的疲劳驾驶监测方法研究

黄春雨1，苏李2

（1.长春理工大学计算机科学技术学院，长春 130022；2.吉林省教育学院职业与成人教育教研培训学院，长春 130021）

经研究提出使用摄像机直接朝向驾驶者的面部，以便实时监控驾驶者的疲劳程度。如果检测到疲劳将发出警告信号，提醒驾驶员。通过摄像头录制的视频文件并将其转换为帧，进行眼部跟踪定位，通过测量眼部区域中的图像强度的变化之间的距离可确定眼睛为闭眼或者睁眼。发现闭眼连续时间过长，系统判定驾驶员处于疲劳状态或者入睡状态，并发出警告信号的结论。通过对该算法测试，该方法可以有效的判定驾驶员的疲劳状态。

图像识别；疲劳监测；脸部识别

由于驾驶员的警觉性不够所引起的交通事故已成为社会的一个严重的问题。统计显示，所有交通事故的20%是由于有驾驶员的警惕性不够所导致的。此外，涉及到驾驶员低警觉性事故比其他类型的事故更为严重，疲劳的驾驶员往往在碰撞之前无法做出规避动作。出于这个原因，开发驾驶员疲劳检测系统，以对驾驶员的疲劳程度进行监测，当驾驶员处于疲劳状态无法达到驾驶警惕性要求时予以警告。

预防事故的发生在汽车主动安全领域一直是研究的热点之一，在过去的十年，许多研究人员一直在努力使用不同的技术对驾驶员监视系统进行开发。……