周万根　黄隽

摘 要 本研究设计了一种疲劳驾驶检测系统，硬件主要采用DSP芯片和红外摄像头，软件利用OpenCV开源库，进行人脸识别和人眼信息检测，从而进行疲劳检测。该系统的检测效果较好，对疲劳特征进行融合加权之后可以达到92%的准确率，检测帧率普遍维持在24FPS左右，完全满足疲劳检测对实时性的要求。

关键词 疲劳驾驶 人脸识别 人眼定位 DPS芯片

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-0745（2022）03-0001-03

疲劳驾驶作为影响驾驶安全的重要因素之一，已成为热门研究课题。国内外对疲劳驾驶检测的研究方法总体上可以分为两大类：主观检测方法[1]和客观检测方法[2]。主观检测方法包括评价性检测与生理反应检测。然而，主观方法存在自身的局限性，只能用于疲劳判定，难以用于汽车行驶环境。本文采用人脸识别分析人眼特征的疲劳检测算法，适合于汽车行驶的场合，具有较高的便捷性、实用性和经济性，可接受性强，并且检测准确率高，因而具有较好的研究价值和社会价值。

1 系统的工作原理

如图1所示，在DSP的硬件平台，软件利用Op- enCV提供的框架提取视频文件，从视频流循环中读取图像;对图像做维度扩大，并进灰度化;提取帧图像检测人脸，用矩形框标注人脸，并对人脸图像标识 68 个关键特征点;将脸部位置特征信息转换为数组格式，分别提取左右眼坐标，构造函数计算眼部特征EAR值;根据EAR值实时计算PERCLOS值，再结合非疲劳时的EAR，两者实时对比，即可判定为是否疲劳状态，超过疲劳阈值则发出疲劳示警。……