陽(yáng)家偉 何鑫 任月

摘要：針對(duì)汽車駕駛員疲勞駕駛易導(dǎo)致交通事故這一問(wèn)題，該文提出了基于YOLOv3目標(biāo)檢測(cè)算法的駛員疲勞檢測(cè)實(shí)現(xiàn)方案。YOLOv3算法主要采用Darknet53作為主特征提取網(wǎng)絡(luò)，在保證檢測(cè)精度的同時(shí)提高檢測(cè)精準(zhǔn)度。YOLOv3算法作為獲取駕駛員面部體征提取算法，將得到的眼部數(shù)據(jù)，計(jì)算判斷的得出眨眼頻率，PERCLOS算法分析判斷駕駛員是否疲勞。試驗(yàn)表明，所提出的檢測(cè)模型的mAP為90.30%，幀率58fps，能夠適應(yīng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的要求。

關(guān)鍵詞：疲勞監(jiān)測(cè);YOLOv3;PERCLOS

介紹：隨著汽車數(shù)量的逐漸增多，隨之而來(lái)的是交通事故的增加，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2018 年全國(guó)交通事故高達(dá)2.4萬(wàn)起。在的交通事故中，由疲勞駕駛引起的事故比例逐漸增加，駕駛員疲勞駕駛已經(jīng)成為導(dǎo)致交通事故的主要原因[1]當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外眾多研究學(xué)者針對(duì)于如何對(duì)汽車駕駛員是否疲勞開(kāi)展廣泛深入研究。主要分為三類主要方法。第一類，基于駕駛員人體體征數(shù)據(jù)參數(shù)[2]。該方法主要通過(guò)人體體征數(shù)據(jù)分析駕駛員是否疲勞。雖對(duì)是否疲勞檢測(cè)的準(zhǔn)確性較高，但由于檢測(cè)設(shè)備過(guò)于龐大且檢測(cè)過(guò)程較為復(fù)雜，導(dǎo)致了可能會(huì)對(duì)駕駛員正常的駕駛汽車造成一定的影響。第二類，基于車輛行為檢測(cè)檢測(cè)[3-4]。該方法通過(guò)對(duì)行駛中汽車的行駛的車速、加速度、方向盤轉(zhuǎn)角等汽車行駛信息來(lái)進(jìn)行判斷。不同品牌的汽車參數(shù)性能各不相同，同時(shí)不同地形的路況也會(huì)對(duì)汽車的表現(xiàn)造成一定影響，因此方法存在一定的局限性。第三類，基于計(jì)算機(jī)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)[5-7]。主要通過(guò)車影像設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)獲取駕駛員行駛汽車過(guò)程中的臉部信息，再通過(guò)訓(xùn)練好的算法模型對(duì)采集到的臉部信息進(jìn)行面部特征提取，然后通過(guò)分析正常情況下眨眼的頻率與頻率狀態(tài)下的眨眼頻率，分析判定駕駛員的當(dāng)前是否處于疲勞狀態(tài)。此方法能夠最大程度上的減少對(duì)駕駛員正常駕駛汽車的影響，并具有一定的準(zhǔn)確性。駕駛員的疲勞檢測(cè)，因?yàn)閼?yīng)用于汽車行駛的過(guò)程中，需要的是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，因此對(duì)目標(biāo)檢測(cè)算法的實(shí)時(shí)性有著很高的要求。目前基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolution Neural Network，CNN）的算法應(yīng)用于三大類目標(biāo)檢測(cè)算法：第一類方法是基于學(xué)習(xí)搜索的檢測(cè)算法，這類算法與其他算法的不同點(diǎn)在于，是通過(guò)將圖像特征提取任務(wù)轉(zhuǎn)換為動(dòng)態(tài)視覺(jué)搜索任務(wù)，這樣雖然能夠很好的提高了特征提取的速度，但是也會(huì)出現(xiàn)檢測(cè)精度不足的問(wèn)題。第二類方法，基于候選區(qū)域目標(biāo)檢測(cè)器的目標(biāo)識(shí)別算法。如Fast R-CNN[8]、Faster R-CNN[9]等，這類算法檢測(cè)精度較高，但檢測(cè)速度較慢，需要占用大量計(jì)算資源;第三類方法是基于回歸方式的目標(biāo)檢測(cè)算法，如YOLO（You Only LiveOnce）[10][11]系列算法等，此系列算法在不僅在保證目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率高的同時(shí)，在檢測(cè)速度方面也表現(xiàn)出優(yōu)越的性能。目前YOLO 系列算法已經(jīng)發(fā)展到第三版本即YOLO V3，在對(duì)實(shí)時(shí)性要求比較高的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)當(dāng)中表現(xiàn)相當(dāng)出色。本文基于YOLOv3[12]目標(biāo)檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛員疲勞狀態(tài)的檢測(cè)。

二、算法

2.1 YOLOv3 算法

YOLOv3 算法相比較于前兩個(gè)版本，主要進(jìn)行了三方面的改進(jìn)：

（1）新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Darknet53，主要借鑒ResNet 殘差網(wǎng)絡(luò)思想。在原有的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)中大量使用殘差連接，緩解了訓(xùn)練中梯度小時(shí)的問(wèn)題，使得能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)很深，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)層次越深，特征表達(dá)的效果就越好，分類與預(yù)測(cè)的性能就能得到提高;

（2）新的特征提取網(wǎng)絡(luò)，主要采用多尺度融合預(yù)測(cè)方法。YOLOv3 算法使用13*13、26*26、52*52 這三種不同尺度的特征圖進(jìn)行預(yù)測(cè)，采用金字塔網(wǎng)絡(luò)[13]進(jìn)行提取特征，通過(guò)上采樣特征合并，能夠得到更豐富的語(yǔ)義信息，極大的提高檢測(cè)算法對(duì)微型目標(biāo)檢測(cè)精度。

（3）分類損失函數(shù)替換。YOLOv3 算法替換了原來(lái)的Softmax 函數(shù)改為L(zhǎng)ogistic 函數(shù)。Softmax 函數(shù)輸出多個(gè)類別預(yù)測(cè)之間會(huì)互相抑制，Logistic 分類器相互獨(dú)立，可實(shí)現(xiàn)多類別預(yù)測(cè)。

2.2 特征提取網(wǎng)絡(luò)Darknet – 53

YOLOv3 算法采用Darknet – 53 為特征提取網(wǎng)絡(luò)，Darknet – 53 網(wǎng)絡(luò)中有53 個(gè)卷積層，采用LeakyReLu 作為修正函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。圖中各塊意義如下：DBL：代表卷積、BN 及Leaky ReLU 三層的結(jié)合。

Res：代表殘差塊。

上采樣：上采樣使用的方式為池化，即元素賦值擴(kuò)充的方法使得特征尺寸擴(kuò)大。

Concat：上采樣后將深層與淺層的特征圖進(jìn)行Conncat操作，即通道的拼接。

從圖1 中可以看出Darknet – 53 結(jié)構(gòu)的一些新特性：殘差思想、多層特征圖、無(wú)池化層。

2.3 疲勞識(shí)別

PERCLOS（percentage of eyeIid cIosure over the pupiI）[14] ，PERCLOS 算法指的是在一定單位時(shí)間內(nèi)眼睛閉合時(shí)間所占單位時(shí)間的比例，當(dāng)眼睛閉合比例達(dá)到70%或80%時(shí)，則認(rèn)為出其中單位時(shí)間T 取單位時(shí)間= 20s，為每次眨眼時(shí)眼睛閉合所用的時(shí)間。

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本文的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀?xùn)練環(huán)境配置：Intel（R） Core（TM） i7-8700處理器，64G 內(nèi)存，NVIDIA RTX2080Ti 顯卡，CUDA 版本10.0，CUDNN 版本7.4，OpenCV 版本為3.3，操作系統(tǒng)為windows10。

網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置如下：動(dòng)量為0.9，權(quán)重衰減為0.0005， 迭代次數(shù)為500200，學(xué)習(xí)率使用分步策略，初始值設(shè)置為0.001，變化的次數(shù)為400000 和450000，比率為0.1 和0.1。

3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

在實(shí)際對(duì)于駕駛員是否疲勞狀態(tài)檢測(cè)的實(shí)際應(yīng)用中，識(shí)別的準(zhǔn)確率和速度尤為重要。若實(shí)際檢驗(yàn)中出現(xiàn)狀態(tài)不準(zhǔn)確，則十分容易導(dǎo)致對(duì)駕駛員疲勞檢測(cè)出現(xiàn)錯(cuò)誤。當(dāng)駕駛員已經(jīng)處于疲勞狀態(tài)，但系統(tǒng)仍然未能做出檢測(cè)，則依舊會(huì)存在安全上的隱患。

本文采用每個(gè)類別相互獨(dú)立的平均精確率均值mAP（meanaverage precision），與每秒機(jī)器能夠檢測(cè)到圖像數(shù)量的幀數(shù)FPS（frames per second）作為目標(biāo)檢測(cè)模型性能好壞的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

精確率與召回率的定義如下：

以本文為例，TP（True Position）：表示預(yù)測(cè)框正確地與標(biāo)簽匹配，即能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出眼睛狀態(tài)的數(shù)量;P（FalsePositon）：表示將背景預(yù)測(cè)成物體，即指將臉部部位識(shí)別為眼睛數(shù)量;FN（False Negative）：表示本來(lái)需要檢測(cè)出的物體，模型沒(méi)有檢測(cè)出，即眼睛沒(méi)有檢測(cè)出的數(shù)量; TN（TrueNegative）：表示檢測(cè)目標(biāo)本無(wú)背景，檢測(cè)模型也沒(méi)能夠識(shí)別出背景，即指臉部，并沒(méi)有識(shí)別出的數(shù)量。以召回率為橫坐標(biāo)，以識(shí)別的精準(zhǔn)度為縱坐標(biāo)，最終繪制出一條P-R 曲線。曲線下的面積即為AP ，AP 綜合考量了不同召回率下的準(zhǔn)確率，不會(huì)對(duì)P 與R 有任何偏好。每個(gè)類別的AP 是相互獨(dú)立的，將每個(gè)類別的AP 進(jìn)行平均，即可以得到mAP。

3.3 測(cè)試結(jié)果

根據(jù)以上計(jì)算指標(biāo)得出模型的綜合性能如表1 所示，從表中可以看出檢測(cè)精度與召回率都比較高，F(xiàn)1-score 也高達(dá)89%整體的應(yīng)用性能較強(qiáng)。

另外，從圖1 模型訓(xùn)練的loss 曲線中可以看出，隨著迭代次數(shù)逐漸的增加，十分明顯的可以看出收斂速度較快，同時(shí)也能夠達(dá)到很不錯(cuò)的學(xué)習(xí)效果，因此這一個(gè)具有代表性意義的典型特征結(jié)果可以得出結(jié)論模型的學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)。

針對(duì)于采集到的數(shù)據(jù)集，采用YOLOv3 檢測(cè)模型進(jìn)行檢測(cè)，P-R 曲線如圖2 所示，mAP 達(dá)到了90.30%，一系列可靠實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明模型具有良好的普適性。

如表2 所示，采用同一數(shù)據(jù)集與其他主流目標(biāo)檢測(cè)模型的性能對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，YOLOv3 與Faster R-CNN 在精準(zhǔn)度上都達(dá)到了90% ， 但Faster R-CNN 在檢測(cè)的幀率上遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如YOLOv3，達(dá)不到實(shí)時(shí)檢測(cè)的需求。雖然YOLOv3 在檢測(cè)速度上比YOLOv2 略低，但在滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的幀的同時(shí)還保證了檢測(cè)的精準(zhǔn)度。

四、結(jié)束語(yǔ)

本文主要研究，提出了基于YOLOv3 目標(biāo)檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛員疲勞狀態(tài)檢測(cè)方法。通過(guò)一系列大量具有重復(fù)性的精準(zhǔn)良好的結(jié)果均證明YOLOv3 在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中在檢測(cè)速度與精度的上表現(xiàn)出良好的優(yōu)越性。同時(shí)，結(jié)合PERCLOS 疲勞判斷方法在是否判斷上具有的普適性，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)駕駛員是否疲勞的實(shí)時(shí)檢測(cè)。通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢測(cè)表明，該方法在檢測(cè)精度與實(shí)時(shí)性兩個(gè)方面均展現(xiàn)出良好的性能。在后續(xù)研究中，將會(huì)考慮將模型移植到移動(dòng)設(shè)備中，以適應(yīng)生產(chǎn)應(yīng)用。

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作者簡(jiǎn)介：

陽(yáng)家偉（1999.3.22）男;侗族;籍貫：廣西三江;學(xué)歷：本科;單位：西南民族大學(xué)。

本項(xiàng)目來(lái)源于大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目支持（項(xiàng)目編號(hào)：S201910656072）