毛须伟，景文博，王晓曼，刘学，张姗姗，张茂桢

（1.长春理工大学　电子信息工程学院，长春　130022；2.长春理工大学　光电工程学院，长春　130022）



一种基于眼部状态的疲劳驾驶检测方法

毛须伟1，景文博2，王晓曼1，刘学1，张姗姗1，张茂桢1

（1.长春理工大学电子信息工程学院，长春130022；2.长春理工大学光电工程学院，长春130022）

摘要：针对传统的疲劳驾驶检测准确率低和实时性差的问题，提出了一种基于眼部状态的疲劳驾驶检测方法。利用CCD相机实时获取驾驶员的脸部图像，采用直方图均衡化增强图像的对比度；通过改进的cascade（Hear分类器）的人脸检测算法检测出脸部区域；利用OTSU阈值分割和形态学运算提取人眼区域，根据人眼的宽高比判定眼睛的闭合程度；依据PERCLOS-P80原理和眨眼频率判断驾驶员的疲劳状态。实验结果表明：改进的人脸检测算法对每帧图像的检测时间约为45ms，在人脸检测速度上提高了2.3倍，为整个疲劳驾驶检测节省了大量的时间。研究疲劳驾驶检测方法检测一帧图像的时间约为65ms，而且在不同的光照强度下的检测均有较高的准确率，满足疲劳驾驶检测对准确性和实时性的要求。

关键词：疲劳驾驶；人脸检测；人眼检测；PERCLOS-P80

随着世界经济的快速发展，汽车的数量越来越多，由驾驶员疲劳驾驶造成的交通事故也越来越多，为了预防交通事故的发生，研究一种能有效检测驾驶员疲劳并及时给出报警的方法有着重要的现实意义。

近年来，对于疲劳驾驶检测技术国内外取得了大量的研究成果。……