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2000年3月,Nikolaos P.Panpani Kolospoulos又对上述系统进行了改进,改用红外线彩色摄像头并加滤波器滤除图像的噪声和非脸部的图像,减少了搜索脸部图像的次数,加快了图像处理的速度;采用灰度模式匹配方法追踪输入图像序列来搜寻并确定眼睛区域,最后用同样的模式匹配方法来确定眼睛是睁开还是闭合。另外,中国农业大学车辆与交通工程学院正在进行机动车驾驶员疲劳检测方法的研究。他们使用CCD摄像头来采集图像数据,数据采集到计算机后,先利用高斯肤色模型进行驾驶员人脸定位,再根据人脸图像的灰度投影图检测出眼睛在图像中的具体位置,最后利用模板匹配技术判断出人眼眼的开闭状态,并计算出眼睛的闭合时间和PERCLOS值,当眼睛的持续闭合时间大于3秒,PERCLOS值大于一定值时,就认为驾驶员处于疲劳驾驶状态,发出警告。【5】
图1.2 丰田公司研究的基于人脸检测的疲劳驾驶报警装置
尽管现在国内外很多汽车厂商都在研制能有效检测驾驶员行驶状态的车内装备,很多所谓的疲劳驾驶检测技设备也已经上市。但是到目前为止,所生产出的产品也仅仅用于实验和展览。这些产品大多存在着很多局限性,难以大众化的原因有很多,具体如下:
个体的差异导致了驾驶员的疲劳表现也各不相同,采用单一标准来评定显然并不合理;
疲劳的标准还未明确,还没有出现一种适合大众的疲劳判定标准,所以将疲劳量化才是重中之重;
设施制作的高成本也是一大难题,希望随着科技的进步,能够出现一种可以大众化的防疲劳驾驶车载装置。
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