廖建国，贺勇标，鲁国峰（湖南科技大学机电工程学院，湘潭　411201）

基于人眼状态的疲劳驾驶检测系统的实现

廖建国，贺勇标，鲁国峰
（湖南科技大学机电工程学院，湘潭411201）

设计一个疲劳驾驶检测系统，该系统首先利用AdaBoost算法检测人脸区域，通过改进扫描方式减少检测时间。利用人眼几何分布特征定位人眼位置，同时利用双线性插值法矫正倾斜人脸。基于PCA算法和灰度投影法对人眼状态进行分析，最后通过计算PERCLOS值判定驾驶员是否处于疲劳状态。实验结果表明，构建的监测系统对驾驶员头部姿态和光照变化具有较好的鲁棒性，并且能准确检测驾驶员的疲劳状态。

人眼定位；AdaBoost算法；PCA；PERCLOS

0　引言

随着社会的快速发展，国民消费能力逐年提高，汽车数量的大幅增加给整个交通系统带来了更多的安全隐患。疲劳驾驶是引发交通事故的重要因素之一，据统计，20%的交通事故与疲劳驾驶有关［1］。因此，如果能及时对疲劳驾驶进行预警措施，对于交通安全来讲具有重要意义。

目前，驾驶员疲劳状态检测方法主要分为三类［2］：一是基于驾驶员生理信号的检测［3］，该检测方法主要是通过检测脑电图、心电图、肌电图等一系列生理特征的变化作为检测标准；二是基于驾驶员的操作行为和车辆状态的检测［4］，此类方法是利用驾驶员对方向盘操作时出现的一些特性，以及汽车在一定时间内的行驶轨迹来判断驾驶员是否处于疲劳状态；三是基于驾驶员面部器官行为特征的检测［5］，这种方法主要是通过眼睛、嘴巴、鼻子等面部器官的一些行为特征和几何特征来判断疲劳状态。……