邱敏霞 王子純 方嬌 李鑫

【摘? 要】伴隨汽車保有量的持續(xù)提高，交通事故也快速增多，由于疲勞而引發(fā)的交通事故占比相當(dāng)高，對司機疲勞駕駛展開監(jiān)管，對于減少交通事故存在重大的作用。本文借助模板匹配的方式追蹤定位識別到的人眼。本文借助虹膜對上下眼瞼之間的距離展開運算，且同眨眼頻率有效結(jié)合，探討有關(guān)沒有檢測到人眼的狀況下的運算且予以創(chuàng)新。本文把疲勞判斷同追蹤人眼有效融合，促使系統(tǒng)檢測所耗費的時間大幅變少。

【關(guān)鍵詞】疲勞檢測;虹膜識別

引言

隨著科學(xué)技術(shù)日新月異的進步，交通運輸業(yè)也得到了高速的發(fā)展，道路交通事故頻發(fā)成為危害人身和財產(chǎn)安全的嚴峻問題，然而引發(fā)事故的原因是各式各樣的，比如司機、車輛或者道路等方面的問題，至于司機問題已然變成全球高度認可的重要因素，其中最重要一個因素就是駕駛員疲勞駕駛。駕駛?cè)擞捎谛菹⒉蛔慊蜷L時間駕駛時容易導(dǎo)致判斷能力下降、操作失誤頻率上升以及反應(yīng)遲鈍現(xiàn)象頻發(fā)。當(dāng)駕駛員處于嚴重疲倦狀態(tài)下時，有時會進行無意識操作或進入瞬時睡眠狀態(tài)，在嚴重的情況下失去對車輛的控制能力。造成交通事故的主因也許是疲勞駕駛，按照有關(guān)部門的相關(guān)報告可知，由于疲勞駕駛而引發(fā)的事故占交通事故總數(shù)的五分之一左右。在疲勞駕駛與酒駕，還有超速這幾個重要因素當(dāng)中，疲勞駕駛是最為關(guān)鍵的因素。

對于開展關(guān)于疲勞狀態(tài)預(yù)警，預(yù)防疲勞駕駛的系統(tǒng)對于人身安全與社會穩(wěn)定具有重要意義。本文對現(xiàn)今國內(nèi)外關(guān)于預(yù)警疲勞駕駛的研究進行分析發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的疲勞狀態(tài)預(yù)警研究大致可劃分成主動記錄和參數(shù)監(jiān)測兩種方式，第一種主動記錄指的是通過駕駛員的簽到記錄駕駛時長，通過規(guī)定的時間衡量是否處于疲勞狀態(tài)。第二種參數(shù)監(jiān)測是對駕駛員的生理信息、車輛的動態(tài)參數(shù)進行實時觀測以判斷駕駛員是否疲勞。

1.研究流程

2.特征提取

虹膜識別模塊的重要構(gòu)成部分，為虹膜的特征匹配以及提取。特征提取重點為借助Canny邊緣算子，將虹膜的外邊緣提取出來，借助 Hough變換獲取內(nèi)圓半徑以及中心，借助單行梯度最大值法，對虹膜的外邊緣展開運算;最終借助二維Gabor小波變換，對虹膜特征展開提取，以下為相關(guān)的公式：

在對虹膜特征展開提取時，必須基于二維Gabor小波變換，所形成的極坐標(biāo)下開展。原因是如此能夠防止由于虹膜提及的變化，還有瞳孔變大而造成虹膜特征出現(xiàn)改變。以下為極坐標(biāo)的公式：

3.系統(tǒng)工作過程

3.1 連續(xù)駕駛

司機在交通條件較佳的城市公路，或者高速公路上行駛時，司機通常在持續(xù)行駛時是不會中途停下來的。這時的檢測流程為：ECU獲取傳感器發(fā)出的信號以后，指示CCD攝像頭收集相應(yīng)的圖像，DSP指示計時模塊開始計時，視頻解碼器對圖像展開轉(zhuǎn)換處理，虹膜識別模塊則對虹膜展開識別。在匹配結(jié)束以后將虹膜予以鎖定，等同于將司機鎖定。借助計時模塊對司機持續(xù)行駛的時間H予以記錄，從而判定其有無出現(xiàn)疲勞駕駛的狀況。

3.2 系統(tǒng)測試

如今國外及國內(nèi)并未構(gòu)建完善的虹膜庫。為方便試驗在環(huán)境與時間不一樣的狀況下，采集二十個人，每個人八張（左右眼各為四張） ，大小為640×480的虹膜圖像。當(dāng)中的訓(xùn)練及測試樣本數(shù)量均為四張。

該法把所有的訓(xùn)練及測試樣本展開比較匹配。總共要完成20×4+20×4=160次匹配。并且記錄，在完成虹膜識別以后，時鐘模塊顯示反應(yīng)滯后的時長：

通過對結(jié)果的研究能夠得知，虹膜識別存在4.39%的錯誤率。出現(xiàn)錯誤判斷的主要原因則是：因為光照強度的作用，盡管系統(tǒng)選取的CCD紅外攝像頭可以較好地適應(yīng)光照，然而鑒于成本等諸多方面，選取的濾光設(shè)備并無較佳的效應(yīng)，這對檢測結(jié)果形成不利的作用;因為行駛過程中司機的姿勢經(jīng)常變化，對圖像收集也產(chǎn)生不利的作用。在對計時模塊展開分析后得知，在完成虹膜識別以后，該模塊在反應(yīng)方面是存在滯后性的，平均時長大約為1.51秒，該時長依然位于準(zhǔn)許的范疇內(nèi)。

4.討論

本文所設(shè)計的疲勞狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，是以虹膜識別作為基礎(chǔ)的。該系統(tǒng)是通過報警與圖像處理模塊等構(gòu)成的，促使系統(tǒng)具備比較簡單的結(jié)構(gòu)，達成系統(tǒng)的模塊化。

本文借助Gabor小波變換法，對虹膜特征展開提取得知，在對160個樣本展開匹配時，存在4.39%的錯誤率，意味著系統(tǒng)具備較佳的精準(zhǔn)度。在完成虹膜識別以后，該模塊在反應(yīng)方面是存在滯后性的，平均時長大約為1.51秒，該時長依然位于準(zhǔn)許的范疇內(nèi)。

在試驗當(dāng)中選取的樣本并不充足，盡管可以向后續(xù)分析給予部分參照，然而為促使分析更為精準(zhǔn)與全面，必須收集充足的樣本且反復(fù)試驗，從而構(gòu)建完善的虹膜樣本庫。

（指導(dǎo)老師：楊雪）

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基金項目：①本文系天津農(nóng)學(xué)院2018年度大學(xué)生實踐創(chuàng)新訓(xùn)練計劃項目，項目編號：201808003。

②本文系天津農(nóng)學(xué)院天津市教委科研計劃項目，項目編號：2018KJ184。

作者簡介：

邱敏霞（1997.7--），女，貴州貴陽人，天津農(nóng)學(xué)院本科在讀，研究方向為物聯(lián)網(wǎng)。

楊雪（1988.11），女，甘肅武山人，天津農(nóng)學(xué)院講師，研究方向為生物信號檢測與處理和圖像處理。