洪志阳 王猛飞 侯东强 杨国亮

摘 要：针对疲劳驾驶的问题，文中提出了一种新型检测方法。使用Adaboost算法对人脸进行检测，对检测到的人脸区域中的眼睛和嘴巴进行定位和状态分析，在决策阶段采用信息融合的方法对疲劳状态进行判定。结果表明，该方法在多种情况下均能精确检测眼睛和嘴巴的状态，有效检测驾驶员是否疲劳驾驶。

关键词：疲劳检测；人脸检测；Adaboost算法；信息融合

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2018）07-00-02

0 引 言

虽然汽车在日常生活中带给人们诸多便利，但也带来了越来越多的交通事故，使得广大家庭和社会遭受巨大的伤害和损失。事故中，由疲劳驾驶所引发的事故数量占绝大多数，因此研发一款用来监测驾驶人员有无疲劳的系统具有重大意义。

目前，检测疲劳驾驶的方法主要分为如下三类：

（1）生理信号法：借助医疗仪表和设备生理指标对疲劳状况进行分析[1]。

（2）利用传感器监测车辆运行状态参数来判断其是否正常行驶，并分析驾驶员是否疲劳。

（3）针对驾驶人员的反应特征，采用图像检测与分割算法找到嘴巴和眼睛等器官[2，3]，根据嘴巴和眼睛识别人体疲劳状态的反应特征[4，5]，并通过这些反应特征判断驾驶员是否疲劳驾驶。

本文提出了一种基于人脸特征的驾驶员疲劳检测算法，采用Adaboost级联分类器对人脸进行检测，在提取的人脸图像基础上再进行人眼和嘴巴定位，并对其状态进行检测，将睁闭眼和嘴巴张合度进行信息融合，精确判断驾驶人员有无疲劳驾驶情况。……