蔡 菁，程 雷，王紅霞

（武漢理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，湖北 武漢430063）

1 引言

交通安全問題是當(dāng)今社會(huì)亟待解決的一大難題。近年來(lái)隨著車輛數(shù)目的快速增長(zhǎng)，道路交通安全狀況日益惡化，如何保障安全駕駛已成為影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要研究課題。調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，疲勞駕駛是引發(fā)交通事故的重要原因之一［1］。針對(duì)這種情況，以駕駛員行為特征、駕駛員生理參數(shù)、車輛行為特征等為基礎(chǔ)的疲勞駕駛預(yù)警方法的研究受到廣泛關(guān)注，而進(jìn)一步融合多種信息，提高疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的適應(yīng)性與可靠性，是今后的重點(diǎn)研究方向之一［2］。

有關(guān)疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)及特征提取與融合的研究已經(jīng)有了一些探索。胡鴻志［3］設(shè)計(jì)了一種基于駕駛操作行為及車輛行駛狀態(tài)信息的駕駛疲勞識(shí)別系統(tǒng)，采集指標(biāo)并用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法判斷駕駛員駕駛狀態(tài)。呂健?。?］研究了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的駕駛員疲勞評(píng)估方法，利用因果關(guān)系構(gòu)建出駕駛員疲勞評(píng)估模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)?？旅骶?］在駕駛員疲勞視頻監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中歸納并提出了多項(xiàng)的疲勞程度評(píng)價(jià)指標(biāo)并基于此構(gòu)建駕駛員疲勞狀態(tài)評(píng)價(jià)模型。然而這些研究存在難以被駕駛員接受、投入成本較高、受光照等環(huán)境影響較大、或監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率不夠高等問題。

微軟2010 年發(fā)布的Kinect傳感器集成了彩色攝像頭、紅外投影機(jī)和紅外攝像頭，它能快速進(jìn)行骨骼監(jiān)測(cè)，并提供了高效的人臉識(shí)別算法，由于具有紅外攝像功能，減少了光照等環(huán)境因素的影響，而且物美價(jià)廉，應(yīng)用于駕駛員安全駕駛狀態(tài)的監(jiān)測(cè)便于實(shí)際的應(yīng)用和推廣。目前主流的用機(jī)器視覺對(duì)駕駛員進(jìn)行疲勞檢測(cè)主要是基于行為特征的檢測(cè)，比如眼部、頭部、嘴部的檢測(cè)等［6］，利用Kinect可以很方便地實(shí)現(xiàn)眼部、頭部及嘴部的檢測(cè)，進(jìn)而綜合判斷疲勞狀態(tài)。

華南理工大學(xué)的胡習(xí)之建立了一種基于Kinect的駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)汽車駕駛過(guò)程中容易出現(xiàn)的駕駛疲勞、注意力分散等狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，通過(guò)實(shí)車測(cè)試，驗(yàn)證了將Kinect用于保障駕駛員安全駕駛的可行性［7］。但是，該監(jiān)測(cè)系統(tǒng)沒有很好地解決夜晚監(jiān)測(cè)效率下降的問題，只是簡(jiǎn)單地利用Kinect獲取了駕駛員頭部、臉部、眼部等的特征信息，也沒有對(duì)各種特征信息進(jìn)行有效融合。

疲勞駕駛在夜晚的發(fā)生率很高［8］，而夜晚行車時(shí)車內(nèi)照明不足，由于Kinect本身提供了紅外數(shù)據(jù)，且紅外數(shù)據(jù)受光照等環(huán)境因素的影響較少，于是在光線不足時(shí)，將紅外數(shù)據(jù)代替彩色數(shù)據(jù)作為人臉識(shí)別的源數(shù)據(jù)，可在一定程度上解決夜晚太黑導(dǎo)致彩色攝像頭效率低的問題。本文基于Kinect傳感器研究設(shè)計(jì)一種駕駛員疲勞狀態(tài)綜合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，利用Kinect提供的紅外圖像及人臉識(shí)別模塊獲取駕駛員嘴部、頭部、眼部等與駕駛員疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)相關(guān)部位的特征信息，通過(guò)對(duì)Kinect獲取的紅外圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理，并通過(guò)融合各種特征信息，綜合判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)，提高白天尤其是夜晚的駕駛員疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率。

2 總體設(shè)計(jì)

本 系 統(tǒng) 利 用 Microsoft 提 供 的Kinect for Windows SDK （K4WSDK）和Face Tracking SDK（FTSDK）工具進(jìn)行相應(yīng)開發(fā)。K4WSDK 提供了Kinect的驅(qū)動(dòng)及開發(fā)接口，而FTSDK 通過(guò)人體骨架模型和深度數(shù)據(jù)結(jié)合彩色圖像數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別功能，相對(duì)于單獨(dú)基于彩色圖像數(shù)據(jù)的人臉識(shí)別方法，提高了效率和魯棒性。FTSDK 提供了IFTResult類以存儲(chǔ)人臉跟蹤結(jié)果。從IFTResult：：Get2DShapePoints方 法 可 獲 取 臉 部 輪廓數(shù)據(jù)。Kinect可跟蹤100 個(gè)臉部輪廓特征點(diǎn)。從IFTResult：：Get3DPose方法可獲得頭部姿態(tài)角度。FTSDK 也提供了IFTModel類以存放3D人臉模型識(shí)別結(jié)果。這個(gè)3D 人臉模型是根據(jù)Candide3模型定義的，有6個(gè)動(dòng)態(tài)單元和11個(gè)形狀單元，形狀單元估計(jì)了人臉的形狀，而動(dòng)態(tài)單元跟蹤了張嘴、皺眉等動(dòng)作。系統(tǒng)處理流程如圖1所示。

Figure 1 System flowchart圖1 系統(tǒng)流程圖

本系統(tǒng)利用Kinect獲取彩色圖像、紅外圖像、深度圖像和骨骼模型等數(shù)據(jù)，并對(duì)紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理。光照強(qiáng)時(shí)，使用彩色圖像；光照弱甚至沒有光照時(shí)，使用紅外圖像（通過(guò)檢測(cè)當(dāng)前圖像平均灰度的大小實(shí)現(xiàn)切換）。再結(jié)合其他兩種數(shù)據(jù)，通過(guò)FTSDK 進(jìn)行臉部識(shí)別獲得眼睛的位置和人臉模型。從人臉模型中獲取嘴部狀態(tài)和頭部朝向并分別計(jì)算其疲勞參數(shù)。通過(guò)眼睛的位置獲取眼部的圖片，然后對(duì)眼部的狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，計(jì)算眼部的疲勞參數(shù)。進(jìn)而通過(guò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)疲勞參數(shù)進(jìn)行融合，并使用滑動(dòng)平均法完成疲勞值的計(jì)算。最后通過(guò)疲勞值分級(jí)判斷疲勞狀態(tài)并報(bào)警。為便于積累監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)一步提高駕駛員疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)效果，將疲勞參數(shù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和結(jié)果均保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

3 疲勞駕駛監(jiān)測(cè)方法研究

3.1 紅外圖像預(yù)處理

Kinect 1.0設(shè)備提供了680＊480的16 位紅外圖像數(shù)據(jù)，每秒15幀。受激光投射的光斑的影響，不夠清晰。為進(jìn)行人臉識(shí)別，首先對(duì)紅外數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化，將紅外數(shù)據(jù)圖像格式和人臉識(shí)別模塊的接口統(tǒng)一起來(lái)，然后調(diào)節(jié)圖像對(duì)比度，最后進(jìn)行高斯濾波、腐蝕等處理。

（1）格式轉(zhuǎn)化。

FTSDK 接收32位rgba圖像數(shù)據(jù)，而提供的紅外圖像是16位的。首先將16位紅外圖像數(shù)據(jù)壓縮為8位灰度圖像數(shù)據(jù)，并直接對(duì)8位灰度圖像進(jìn)行對(duì)比度調(diào)節(jié)和濾波等處理，然后再轉(zhuǎn)化為32位的rgba圖像數(shù)據(jù)用于人臉識(shí)別。

（2）對(duì)比度調(diào)節(jié)。

為更多地保留圖像信息，避免常用的直方圖均衡化圖像處理方法會(huì)損失一部分圖像信息的問題，本文采用自適應(yīng)的直接對(duì)比度增強(qiáng)方法。即：當(dāng)檢測(cè)到人臉時(shí)，計(jì)算人臉矩形框的平均灰度a1，并增強(qiáng)整個(gè)圖像對(duì)比度，使a1達(dá)到一個(gè)定值A(chǔ)1；當(dāng)沒有檢測(cè)到人臉時(shí)，計(jì)算整個(gè)圖像的平均灰度a2并增強(qiáng)，使a2達(dá)到一個(gè)定值A(chǔ)2。

（3）濾波等處理。

對(duì)于得到的灰度圖像，先采用高斯濾波減弱噪聲，再采用腐蝕突出輪廓。由于人眼像素低，可以在高斯濾波后直接識(shí)別人眼狀態(tài)，以免因腐蝕操作擴(kuò)大輪廓而增加誤差。

圖2a和圖2b給出了白天的原紅外圖像及預(yù)處理后的紅外圖像，本文方法明顯增強(qiáng)了圖像的可辨識(shí)度。夜晚無(wú)光時(shí)，Kinect也能獲取到紅外圖像，但由于只靠Kinect發(fā)射的紅外線而缺少太陽(yáng)光提供的紅外線，圖像的效果會(huì)相對(duì)變差，識(shí)別效率會(huì)一定程度地降低。使用本文提出的紅外圖像預(yù)處理方法，夜晚Kinect也能比較正常地進(jìn)行監(jiān)測(cè)，效果如圖2c所示。

3.2 頭部低頭監(jiān)測(cè)

本系統(tǒng)通過(guò)監(jiān)測(cè)駕駛員的低頭情況獲取兩個(gè)頭部疲勞參數(shù)：駕駛員的低頭頻率（保存到整型變量headPara中），及單位時(shí)間（例如1 分鐘）內(nèi)是否出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間低頭情況（保存到布爾變量isHead－Low中）。

Figure 2 Infrared image before and after pretreatment圖2 預(yù)處理前后的紅外圖像

從IFTResult：：Get3DPose方法可以獲取頭部的pitch俯仰角rotationX。角度在－90°到90°之間，頭上仰為正。通過(guò)監(jiān)測(cè)頭部俯仰角rotationX，首先檢測(cè)是否一直低頭。當(dāng)rotationX小于λ1（例如－10°）且持續(xù)超過(guò)一定時(shí)間β1（例如3s）時(shí)，則判定是長(zhǎng)時(shí)間低頭。同時(shí)，對(duì)低頭動(dòng)作進(jìn)行檢測(cè)，每當(dāng)rotationX小于0 且持續(xù)下降超過(guò)λ2（例如10°）時(shí)，認(rèn)為低頭一次，headPara＋＋。變量isHeadLow和headPara每隔單位時(shí)間進(jìn)行更新。

3.3 打哈欠監(jiān)測(cè)

本系統(tǒng)通過(guò)監(jiān)測(cè)駕駛員打哈欠的情況獲取一個(gè)嘴部疲勞參數(shù)：打哈欠的頻率（保存到整型變量mouthPara中）。

從IFTResult：：GetAUCoefficients方法中獲取動(dòng)態(tài)單元的參數(shù)pAUs，其中pAUs［1］表示了嘴部張合狀態(tài)。pAUs［1］＝1 時(shí)嘴部完全張開；pAUs［1］＝0時(shí)嘴部閉合。當(dāng)pAUs［1］大于一定值α（例如0.4）時(shí)，認(rèn)為嘴部張大到了打哈欠的程度。持續(xù)超過(guò)一定時(shí)間β2（例如3s），則判定打了一個(gè)哈欠。每打一個(gè)哈欠，打哈欠頻率加1，mouthPara＋＋。mouthPara每隔單位時(shí)間更新。

3.4 眼部狀態(tài)監(jiān)測(cè)

由文獻(xiàn)［6］可知，PERCLOS值（單位時(shí)間內(nèi)眼睛閉合的時(shí)間占總時(shí)間的百分比值）與駕駛員是否疲勞有很大的關(guān)聯(lián)。本系統(tǒng)通過(guò)監(jiān)測(cè)眼睛睜閉情況獲取兩個(gè)眼部疲勞參數(shù)：?jiǎn)挝粫r(shí)間內(nèi)的眼部狀態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)果是否有效（保存到布爾變量isValid中），及單位時(shí)間的PERCLOS值（保存到浮點(diǎn)型變量eyePara中）。

（1）眼部圖像獲取。

從IFTResult：：Get2DShapePoints方法中獲取臉部輪廓特征點(diǎn)，其中87號(hào)特征點(diǎn)為左眼中心，88號(hào)特征點(diǎn)為右眼中心。以左右眼中心為中心截取左右眼16＊12像素的矩形圖片，水平方向?yàn)?6像素，從左到右像素位置標(biāo)記為X；垂直方向?yàn)?2像素，從上到下像素位置標(biāo)記為Y。

（2）眼部狀態(tài)識(shí)別。

眼部狀態(tài)有很多識(shí)別方法，如模板匹配法、橢圓擬合法、灰度投影法、支持向量機(jī)識(shí)別法等等。由于Kinect獲取的眼部圖像比較模糊且像素低，而另一方面，Kinect可以不受睜閉眼影響固定跟蹤人眼中心，故而采用灰度投影法。在監(jiān)測(cè)過(guò)程中，駕駛員頭部到Kinect設(shè)備的距離保持在0.8m左右。

在灰度投影法中，有兩個(gè)變量可以作為眼部狀態(tài)識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)：一個(gè)是使水平投影最小的Y值，水平投影是每一行像素的灰度值的和，如圖3a所示；另一個(gè)是水平投影積分比值，即當(dāng)前水平投影積分與總積分的比值，如圖3b所示。相對(duì)而言，最小值的變化顯著，積分比值的變化不明顯，但積分比值能反映總體的情況。所以，用最小值來(lái)識(shí)別眼部的睜閉狀態(tài)，同時(shí)，用積分比值來(lái)校驗(yàn)眼部狀態(tài)識(shí)別的有效性。

Figure 3 Eye image analysis圖3 眼部圖像分析

首先計(jì)算眼部圖像的灰度水平投影，找到最小處，即波谷，記對(duì)應(yīng)的Y值為K。睜眼和閉眼的波谷是完全不同的。睜閉眼時(shí)，K的變化情況如圖3c，K處于波峰時(shí)眼睛完全閉合。當(dāng)K≥8時(shí)判定眼部閉合狀態(tài)的效果最好。當(dāng)左右眼同時(shí)閉合時(shí)，判定眼睛完全閉合。

在眼部狀態(tài)識(shí)別中會(huì)存在一些誤判，必須采取一些措施減少誤判。本系統(tǒng)采用兩個(gè)方法識(shí)別誤判。

方法1 根據(jù)頭部偏離角度進(jìn)行判斷。因?yàn)轳{駛員的頭部一般都應(yīng)該朝向正前方，當(dāng)頭部朝向偏離正前方一定位置時(shí)，眼部監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確率將大大降低，此時(shí)需定義眼部狀態(tài)識(shí)別結(jié)果無(wú)效。IFTResult：：Get3DPose方法可以獲取頭部朝向的三個(gè)角度，當(dāng)這三個(gè)角度中任一個(gè)角度偏離一定角度（例如10°）以上時(shí)，認(rèn)定識(shí)別結(jié)果為無(wú)效。

方法2 有時(shí)候臉部移動(dòng)過(guò)快，導(dǎo)致眼部不能正確跟蹤，這時(shí)可以根據(jù)水平投影積分進(jìn)行篩選。計(jì)算7個(gè)像素（從第1個(gè)到第7個(gè)像素）的水平投影積分比值m。不管睜眼還是閉眼，明顯m≥0.5，若m＜0.5，則判定結(jié)果為無(wú)效。

（3）PERCLOS值及有效性。

統(tǒng)計(jì)單位時(shí)間（例如1min）內(nèi)彩色/紅外圖像的總幀數(shù)n0（大約為900幀），對(duì)每一幀進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)有效的幀數(shù)n1，統(tǒng)計(jì)閉眼的幀數(shù)n2。那么PERCLOS值為eyePara＝n2/n1。眼部狀態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)果的有效性為v，則v＝n1/n0。當(dāng)v小于一定值（例如0.8）時(shí)，判定眼部狀態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)果無(wú)效。

4 信息融合與利用

4.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本系統(tǒng)采用徑向基RBF（Radical Basis Function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息融合。RBF 是一種前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［9］，能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)，特別適合于解決分類問題。RBF 有較強(qiáng)的輸入輸出映射功能，是前向網(wǎng)絡(luò)中完成映射功能的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)，有較好的分類能力和極快的學(xué)習(xí)收斂速度。

RBF方法可用來(lái)對(duì)一組多維空間中的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行插值，插值的目的是尋找一個(gè)函數(shù)F（X）將每個(gè)矢量X映射到相應(yīng)的目標(biāo)值Y。首先要選擇P個(gè)基函數(shù)，每個(gè)基函數(shù)對(duì)應(yīng)一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，各基函數(shù)形式為φ（‖X－Xp‖ ），由于距離是徑向同性的，因此稱為徑向基函數(shù)。‖X－Xp‖表示差向量的模，或者叫2 范數(shù)。基于徑向基函數(shù)的插值函數(shù)為：

輸入X是個(gè)m維的向量，m＜P；wp為權(quán)值。RBF的作用是把向量從低維m映射到高維P，使得低維線性不可分的情況到高維能夠變?yōu)榫€性可分的。

本系統(tǒng)采用Matlab工具箱設(shè)計(jì)和訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。RBF 網(wǎng)絡(luò)是由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成的三層前向型網(wǎng)絡(luò)。設(shè)輸入為矩陣P，輸出為矩陣T，則RBF 網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)格式為net＝netrb（P，T，GOAL，SPREAD）。其中，GOAL為均方誤差要求，默認(rèn)為0；SPREAD為徑向基函數(shù)的擴(kuò)展常數(shù)，默認(rèn)值為1，其值越大，函數(shù)逼近曲線越光滑。

用Matlab得到RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)net，將其轉(zhuǎn)換為表達(dá)式，用于C＋＋編程。RBF 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程分為兩步，第一步為無(wú)導(dǎo)師式學(xué)習(xí)，確定訓(xùn)練輸入層與隱含層之間的權(quán)值iw；第二步為有導(dǎo)師式學(xué)習(xí)，確定訓(xùn)練隱含層與輸出層之間的權(quán)值lw［10］。訓(xùn)練的目標(biāo)是求取兩層的最終權(quán)值iw、lw和閾值b1、b2。

設(shè)定網(wǎng)絡(luò)輸入為向量x，隱含層采用徑向基函數(shù)作為激勵(lì)函數(shù)，該徑向基函數(shù)為高斯函數(shù)。則隱含層第i個(gè)神經(jīng)元的輸出為：

ri ＝exp（－（‖iwi－x‖×b1））

輸出層采用純線性函數(shù)作為激勵(lì)函數(shù)，其輸入為各隱含層神經(jīng)元輸出的加權(quán)求和。輸出層的輸出為：

4.2 融合方法

文獻(xiàn)［11］劃分了四種疲勞程度：不疲勞、輕度疲勞、中度疲勞、嚴(yán)重疲勞，其疲勞程度對(duì)應(yīng)著不同的疲勞值P（0≤P≤1）。疲勞程度與疲勞值P的劃分如表1所示。

Table 1 Correspondence between fatigue degree and the value of fatigue表1 疲勞程度與疲勞值的對(duì)應(yīng)關(guān)系

對(duì)于疲勞參數(shù)isHeadLow和isValid，當(dāng)出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間低頭或眼部識(shí)別無(wú)效時(shí)，表明駕駛員出現(xiàn)非常明顯的疲勞狀態(tài)，可直接判定為嚴(yán)重疲勞，P＝0.8。

進(jìn)而根據(jù)文獻(xiàn)［11］中得出的PERCLOS值、打哈欠頻率、低頭頻率與疲勞值的對(duì)應(yīng)關(guān)系，進(jìn)行歸一化處理。由于PERCLOS值已處于0～1，不需要?dú)w一化。對(duì)于打哈欠頻率和低頭頻率，由于是離散的，故采用分段歸一化方法，如表2所示。

Table 2 Normalized yawning frequency and normalized bow frequency表2 打哈欠頻率和低頭頻率的歸一化

對(duì)于駕駛員疲勞信息融合，已有一些研究。最簡(jiǎn)單的一種是權(quán)值分配法［5］。權(quán)值分配法簡(jiǎn)單直接，但靈活性不好，抗干擾能力弱。還有抗干擾能力強(qiáng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法［4］，但貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法適用于離散變量，需要將連續(xù)的PERCLOS值離散化，因而誤差變大。有的采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行融合［3］，從而識(shí)別疲勞狀態(tài)。但是，由于對(duì)于結(jié)果過(guò)于離散化，只有0和1兩個(gè)狀態(tài)，造成誤差較大。

本系統(tǒng)采用RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，對(duì)于結(jié)果疲勞值采用連續(xù)化方法。根據(jù)文獻(xiàn)［11］得到14組數(shù)據(jù)，用newrb（）創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)net。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)保持默認(rèn)值效果較好。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好之后，對(duì)先前預(yù)留的10組驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行疲勞識(shí)別，從而檢驗(yàn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別駕駛疲勞狀態(tài)的準(zhǔn)確性。將結(jié)果與估計(jì)的疲勞值進(jìn)行比較，可以看出RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既保留了單一變量與結(jié)果之間的映射關(guān)系，也保留了多個(gè)變量與結(jié)果之間的映射關(guān)系。模擬實(shí)驗(yàn)表明，只要用較準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)net，實(shí)驗(yàn)結(jié)果就能達(dá)到精度要求。

4.3 利用滑動(dòng)平均法計(jì)算最終疲勞值

通過(guò)疲勞信息融合可以得到單位時(shí)間（例如1min）內(nèi)的疲勞值，但這種結(jié)果容易受到非疲勞行為（例如偶爾低頭看儀表顯示）等的影響，可靠性不高。對(duì)此，本系統(tǒng)采用滑動(dòng)平均法，對(duì)相對(duì)較長(zhǎng)的一段時(shí)間（例如5min）的狀態(tài)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，從而提高疲勞監(jiān)測(cè)的穩(wěn)定性和可靠性。

每一單位時(shí)間可以獲得一個(gè)臨時(shí)疲勞值，對(duì)最近的N個(gè)單位時(shí)間進(jìn)行綜合判斷，把臨時(shí)疲勞值放到長(zhǎng)度為N的隊(duì)列中。首先進(jìn)行差錯(cuò)處理，由于疲勞時(shí)不會(huì)檢測(cè)成非疲勞狀態(tài)，而非疲勞時(shí)可能檢測(cè)成疲勞狀態(tài)。所以，只要有一個(gè)臨時(shí)疲勞值小于0.2，則判定駕駛員不疲勞。然后進(jìn)行誤差處理，在保證無(wú)差錯(cuò)的情況下，對(duì)這個(gè)隊(duì)列的所有臨時(shí)疲勞值求均值，這樣就可以得到誤差較小的可靠結(jié)果。每當(dāng)過(guò)了單位時(shí)間，就讓當(dāng)前的臨時(shí)疲勞值入隊(duì)列，讓最遠(yuǎn)的臨時(shí)疲勞值出隊(duì)列，將隊(duì)列長(zhǎng)度保持為N。

4.4 保存記錄至數(shù)據(jù)庫(kù)

一般監(jiān)測(cè)系統(tǒng)只是單純地識(shí)別狀態(tài)并發(fā)出警報(bào)，而忽略了對(duì)監(jiān)測(cè)到的歷史數(shù)據(jù)的利用。監(jiān)測(cè)到的歷史數(shù)據(jù)有諸多用途。首先，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)能對(duì)駕駛員的全程狀態(tài)有一個(gè)較全面的判斷，使得當(dāng)前駕駛員狀態(tài)的判斷更加準(zhǔn)確。其次，根據(jù)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，可以歸納出駕駛員疲勞駕駛的習(xí)慣和規(guī)律，事先給駕駛員以警示。此外，歷史數(shù)據(jù)的記錄有助于深化疲勞駕駛的科學(xué)研究。目前疲勞駕駛還沒有明確的定義，一部分原因是實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的不足?？傊瑢⑵隈{駛的大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)綜合利用起來(lái)，從中可以得到更精準(zhǔn)的疲勞狀態(tài)分析和預(yù)警。

本系統(tǒng)將前面所設(shè)定的疲勞參數(shù)和監(jiān)測(cè)到的相關(guān)疲勞值保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中，方便查詢、利用和進(jìn)一步的研究。

5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

系統(tǒng)模擬實(shí)驗(yàn)使用Windows 7 系統(tǒng)的臺(tái)式機(jī)，速龍2.9GHz雙核CPU，采用Microsoft Visual Studio 2010作為開發(fā)平臺(tái)，Kinect for Windows SDK v 1.8作為開發(fā)工具，OpenCV 2.4.10作為圖像處理工具，Microsoft SQL Server 2008作為數(shù)據(jù)庫(kù)工具，Matlab 作為數(shù)據(jù)處理工具，另有Kinect for XBox 360設(shè)備。

Kinect 1.0設(shè)備能提供彩色圖像和紅外圖像，但兩種圖像不能同時(shí)獲取。先在彩色圖像條件下進(jìn)行測(cè)試。對(duì)彩色圖像進(jìn)行識(shí)別，可直接跟蹤人臉；將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，可用以上方法識(shí)別眼部狀態(tài)。然后，在紅外圖像條件下進(jìn)行測(cè)試，最后對(duì)結(jié)果進(jìn)行綜合分析。選兩名志愿者做模擬測(cè)試，與Kinect保持適當(dāng)距離并直視前方。每種條件情況下對(duì)閉眼、點(diǎn)頭和打哈欠等識(shí)別測(cè)試10組，每組10次，共100次。

先用彩色圖像在不同光照條件下進(jìn)行測(cè)試；光線充足選取的條件是晴朗天氣時(shí)室內(nèi)下午14：00～15：00，人臉顯得很清晰；光照不足選取的條件是晴朗天氣時(shí)太陽(yáng)剛落山后，室內(nèi)光線較暗，人臉顯得模糊。完全入夜后，如果沒有額外光源，彩色圖像完全看不清，人臉識(shí)別無(wú)法進(jìn)行。

Table 3 Fatigue recognition accuracy on color images表3 彩色圖像的疲勞狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率

再用紅外圖像在不同光照條件下進(jìn)行測(cè)試，將經(jīng)過(guò)預(yù)處理和未經(jīng)過(guò)預(yù)處理的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。白天選取的條件是晴朗天氣下室內(nèi)下午14：00～15：00，這時(shí)有太陽(yáng)光輻射的紅外線，紅外圖像效果較好；夜晚選取的條件是夜晚室內(nèi)21：00～22：00，這時(shí)室內(nèi)基本完全黑暗。

Table 4 Fatigue recognition accuracy on infrared images表4 紅外圖像的疲勞狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率

測(cè)試結(jié)果表明，光照充足時(shí)采用彩色圖像識(shí)別效果最好，隨著光照的減弱，識(shí)別準(zhǔn)確率逐漸下降，而光照減弱到一定程度時(shí)，完全無(wú)法識(shí)別。用紅外圖像進(jìn)行測(cè)試時(shí)，在太陽(yáng)光提供足夠紅外線條件下識(shí)別效果較好，但不及光照充足的彩色圖像。隨著太陽(yáng)光紅外線的減弱，識(shí)別效果變差。然而，Kinect設(shè)備自身提供一定的紅外線，所以即使沒有太陽(yáng)光也有一定的識(shí)別成功率。紅外圖像經(jīng)過(guò)本文提出的預(yù)處理之后，識(shí)別準(zhǔn)確率都有一定的提升，其中夜晚打哈欠的識(shí)別準(zhǔn)確率提升最大，超過(guò)20%。預(yù)處理能增強(qiáng)圖像對(duì)比度，突出面部輪廓，進(jìn)而增加人臉識(shí)別的成功率。

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出的將彩色圖像和紅外圖像綜合利用進(jìn)行疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)的效果最好，光照強(qiáng)時(shí)利用彩色圖像，光照弱或夜晚時(shí)利用紅外圖像；并且采用本文提出的預(yù)處理方法之后，疲勞狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率都有進(jìn)一步的提升。實(shí)驗(yàn)表明本系統(tǒng)能有效地識(shí)別疲勞狀態(tài)，且無(wú)論白天還是夜晚都能夠有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

6 結(jié)束語(yǔ)

本文基于Kinect研究設(shè)計(jì)駕駛員疲勞狀態(tài)綜合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)Kinect人臉識(shí)別獲取駕駛員嘴部、頭部、眼部等與疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)相關(guān)部位的特征信息，閉眼識(shí)別主要靠眼部位置灰度的變化，點(diǎn)頭識(shí)別主要靠五官的位置，而打哈欠識(shí)別主要靠嘴部的輪廓。通過(guò)對(duì)Kinect提供的紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理，減弱了光照不足的影響；采用自適應(yīng)的直接對(duì)比度增強(qiáng)方法，將圖像的灰度平均值適量增大，能明顯改善圖像質(zhì)量；采用灰度投影法進(jìn)行人眼狀態(tài)識(shí)別和監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)了基于模糊和低像素圖片的人眼狀態(tài)識(shí)別；利用RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)駕駛員頭部、嘴部、眼部等的特征信息進(jìn)行融合，并利用滑動(dòng)平均法及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，使得疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)更加準(zhǔn)確可靠。模擬實(shí)驗(yàn)表明，本系統(tǒng)在白天夜晚都能較有效地監(jiān)測(cè)駕駛員疲勞狀態(tài)。下一步將拓展對(duì)疲勞狀態(tài)的監(jiān)測(cè)，對(duì)駕駛員的注意力分散狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并努力創(chuàng)造條件開展實(shí)車實(shí)驗(yàn)。

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