黄胜，许超然

（长安大学汽车学院，陕西 西安 710000）

随着汽车交通运输业的快速发展，我国机动车的保有量不断的上升，交通安全事故发生越来越严重，交通安全问题已然成为一个严重的社会问题。交通事故的发生给我国国家人民生命财产安全和国家财产带来了非常大的损失，而且这些交通事故中很大一部分是驾驶员的人为因素造成的，其中就包涵了驾驶疲劳。当前来说由于疲劳驾驶而引发的交通事故越来越多，而夜间是疲劳驾驶的高发时段。热红外的人脸图像基本上受光照的影响很小，能够在夜间准确的反应驾驶员的驾驶状态。红外成像系统并不和主动红外夜视仪一样需要红外光源，也不像微光夜视仪一样需要借助夜天光，这种系统使依靠目标和背景的辐射差产生的景物图像。热红外的人脸图像基本上受光照的影响很小，能够在夜间准确的反应驾驶员的驾驶状态。

针对得到的驾驶员脸部的红外图像，采用OpenCV中分类器对驾驶员脸部进行识别，用到的算法就是 AdaBoost算法。AdaBoost算法针对的是不同的训练集训练同一个分类器，然后把这些在不同的训练集上得到的分类器集合起来，构成一个更强的最终的分类器。理论证明，只要是每个弱分类器分类能力比随机猜测的要好，当其中个数趋向于无穷时，强分类器的出错率将趋于零。

针对得到的红外图像进行灰度化、直方图均衡化、中值滤波化、二值化等一系列的处理，得到人眼瞳孔当中黑素像素的个数，将得到的个数与判定驾驶员驾驶疲劳时人眼瞳孔中黑色像素的个数相比较，如果大于设定的个数那么就可以判断驾驶员处于疲劳驾驶状态。……