基于驾驶员面部特征分析的疲劳驾驶监控系统的设计与实现
基于驾驶员面部特征分析的疲劳驾驶监控系统的设计与实现
作者：杨金胜
来源：《科学与财富》2015年第22期
        摘 要：基于驾驶员面部特征分析，结合图像处理和模式识别技术，进行疲劳驾驶监控系统的设计与实现，以有效减少驾驶员疲劳所造成的交通事故。
        关键词：驾驶员面部特征分析；疲劳驾驶；监控系统
        疲劳驾驶是驾驶员在驾驶过程中的一种意识不清醒但尚未进入睡眠的非正常状态，通过人脸特征识别来检测驾驶员疲劳驾驶是现阶段的主要研究方向，眼睛及嘴部的特征分析是其中的关键环节。
        一、疲劳驾驶监控现状
        1、疲劳驾驶监控的必要性
        据统计，2015年全球汽车保有量将达到11.2亿辆，并且未来几年内都会以20%疲劳驾驶预警系统的速度增
长，在汽车保有量持续上升的同时，交通事故的形势也日趋严峻。有关部门调查显示，在各种引起道路交通事故的主要原因中，疲劳驾驶占了很大的比例，超过25%。在我国，疲劳驾驶所导致的交通事故也以相当快的速度递增。因此，如何有效避免疲劳驾驶是当前各国研究人员关注的热点。为了尽量减少这种人为的交通事故，许多国家已开始对司机的疲劳驾驶进行了多方面的研究。而随着通信技术与信息系统的不断发展，智能运输系统（Intelligent Transportation System， ITS）业已成为各大运输研究单位的重点课题。在智能交通领域，有效检测疲劳驾驶是预防交通事故和人员伤亡的有效工具，具有重要的社会意义和极高的经济价值。
        2、疲劳驾驶监控系统的研究现状
        对疲劳驾驶监控系统进行研究，旨在通过分析疲劳状态产生的机理，深入研究疲劳的生理表现、检测方法和量化模型，并应用于实际，以避免和预防的交通事故的产生。随着信息时代的来临，传感器技术应用到了科学研究的各个领域。因此，基于各种物理传感器检测驾驶员的疲劳状态，并以此为基础研制监测系统成为重点。驾驶员疲劳驾驶监控系统的设计研究主要通过三个途径：应用身体传感器来检测驾驶员的生理信号参数值的变化监
测疲劳状态；应用车载传感器来检测驾驶员驾驶行为的变化过程监测疲劳状态；应用面部特征识别和图像处理等技术来检测驾驶员的面部特征，分析疲劳状态。前两种方法都在某—方面具有一定的说服力和可操作性，但是也存在其不可克服的弊端。因此，基于驾驶员面部特征分析的方法是实用性和精确性兼并的理想解决方法。

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