基于树莓派的眼部疲劳状态实时监测系统

论文摘要

为了更加高效、便捷地获取驾驶员的精神状态,提出一种硬件结构简单、开发成本较低的疲劳状态实时监测系统。该系统采用树莓派开发板和Python语言进行实现,对OpenCV进行优化后,利用Dlib库的人脸68点标记模型完成脸部和眼部特征点定位,并利用EAR算法计算眼部特征状态对应的EAR参数,以此作为疲劳状态检测的依据。最后在机动车上配备系统进行实车模拟测试,实验结果表明,该系统检测准确率高并有很好的实时性。

论文目录

• 0 引言
• 1 系统总体方案设计
• 2 系统软硬件平台
•   2.1 嵌入式控制单元
•   2.2 实时视频图像采集单元
•   2.3 OpenCV的优化
• 3 疲劳状态检测算法的实现
•   3.1 人脸检测
•   3.2 眼部特征提取
•   3.3 眼部张合度检测
•   3.4 疲劳状态判断
• 4 系统测试与分析
•   4.1 人脸特征点提取的测试与分析
•   4.2 眼部疲劳状态检测的测试与分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 林虹,吴良峰

关键词: 疲劳检测,眼部纵横比,树莓派

来源: 闽江学院学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用

单位: 阳光学院信息工程学院,福州瑞芯微电子股份有限公司底层平台中心

基金: 福建省中青年教师教育科研项目(JA15628)

分类号: U463.6;TP391.41

DOI: 10.19724/j.cnki.jmju.2019.02.011

页码: 76-83

总页数: 8

文件大小: 2778K

下载量: 379