一种基于PERCLOS驾驶员疲劳检测方法的实现算法

PERCLOS法能方便的对驾驶员进行实时、非接触式疲劳检测,在肤色检测的基础上结合眼睛的形状并利用梯度信息定位眼睛,通过计算眼睛的面积变化来确定眼睛的睁开、闭合状态,记录眼睛睁开闭合的次数及其开始、结束时刻,计算PEKCLOS值,当PERCLOS值大于40%,眼睛持续闭合时间大于3 S时,就认为驾驶员属于疲劳驾驶.     

基于PERCLOS的疲劳驾驶检测系统的实现

本文阐述了PERCLOS测评驾驶疲劳的机理.介绍了疲劳识别的算法,该系统首先利用肤色模型粗略检测出人脸区域,并根据驾驶员面部几何特征,准确定位出眼睛;然后根据眼睛区域白色像素的多少及闭眼持续时间对驾驶员状态做出判断;最后应用Microsoft Visual C++6.0在Windows XP操作平台上,对疲劳检测判定进行实现.实验表明:该系统可以准确定位眼睛并判定驾驶员疲劳状态,其准确率为94.44％.     

基于PERCLOS的机动车驾驶员驾驶疲劳的识别算法

阐述了PERCLOS测评驾驶疲劳的机理，对测试驾驶疲劳的几种方法的测试精度进行了比较，认为P80是最好的。应用二维高斯模型、灰度直方图、灰度模式匹配等图像分析和识别手段定位和追踪眼睛睁开、闭合的变化过程，统计出眼睛闭合时间。利用概率和数理统计方法给陆了一种行之有效的、基于PERCLOS的机动车驾驶员疲劳程度测的新算法。