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413图像二值化处理26
414人眼定位27
42疲劳参数提取及疲劳状态判定29
421眼睛模型的建立与状态分析29
422PERCLOS的提取30
423眨眼频度的提取31
424疲劳状态的判断31
5总结与展望33
51工作总结33
52展望34
致谢35
参考文献36
附录1电路元器件清单38
附录2电路原理图40
附录3程序46
1 绪论
1.1 疲劳驾驶研究的背景与意义 机动车诞生以来，给人类社会带了生活的便利、巨大的经济效益和社会繁荣。但随着时代的发展，尤其是进入 20 世纪以来，机动车的数量急剧增加，交通事故频发，给人们造成巨大的精神伤害和财产损失，交通事故已被公认为社会一大危害。 据《2014年国民经济和社会发展统计公报》指出， 2014 年全国交通事故死亡人数约为 34292 人，比 2013 年全年死亡 31604 人，增加了 2688 人，增长了8.5%；相比 2012 年全年死亡 30222 人，增加了 4069 人，增长了 13.46%；相比2011年全年死亡 29618人，增加了4676 人，增长了 15.78%。此外，据不完全统计，我国 2014 年一季度的交通事故中涉及人员伤亡的交通事故有 40283 起，直接财产损失高达 2.1亿元。若以此为依据，并结合历年的交通事故起数进行推算，那么，2014年全年的涉及人员伤亡的交通事故在 16万起左右，则直接财产损失在8亿元左右[1]。因此，面对人生安全与巨额财产损失，如何有效地避免交通事故的发生是现代和谐社会必须面对和解决的课题。 在交通事故的众多诱发因素中，驾驶员的人为因素占有很大的比重，尤其是疲劳驾驶和酒驾。 驾驶疲劳，通常是指在连续驾车很长时间之后，导致生理和心理的机能不平衡，从而使驾驶员在驾车过程中发生交通事故的几率增加[2]。通俗地讲，当睡眠质量比较差或者不足，亦或者是长时间驾车，驾驶员就容易出现疲劳症状。疲劳症状主要表现在注意力不集中、思文迟缓、后知后觉、判断和决断延后，这些情况在驾车过程中无疑是非常危险的。因此，需要研制出一套能实现疲劳驾驶预警的系统，将其安装在车内，进行实时监控。一旦系统发现驾驶员出现疲劳症状，便立即发出警告，提醒驾驶员集中注意力驾驶或者停车休息，避免交通事故的发生。综上所述，疲劳驾驶检测系统的研究具有重要的现实意义和广阔的应用前景。
1.2 疲劳检测的常用方法 目前疲劳检测有三种途径，分别为检测驾驶员的生理信号、检测车辆的参数、检测驾驶员的个体特征。 检测驾驶员的生理信号主要是检测脑电图、肌电图和心电图。这三种方法都是获取驾驶员在驾车过程中的生理信号（脑电波、表面肌电信号、心率），通过与正常状态下的清醒时和瞌睡时的生理信号对比，得出是否疲劳的结论。 检测车辆参数是方向盘动作时间和白线与车轮的位置，在驾车过程中，如果检测装置检测到方向盘长时间不动或者汽车车轮与车道白线的距离不是保持相对距离，则在一定程度上可以判断驾驶员处于疲劳状态。 检测驾驶员的个体的特征，比如瞳孔、眼部运动等，通过检测这些个体特征的情况来判断驾驶员是否处于疲劳状态；比如PERCLOS（Percent eyelid closure）是通过测量单位时间内眼睑闭合覆盖瞳孔面积的比例来判断疲劳状态。 结合实际，以上三种检测方法中，检测驾驶员的生理信号在实际应用过程中不易实施，同时影响驾驶员驾车，可靠性低，不可取；检测车辆参数方法在实际测试中得到的数据不稳定，也不可取。因此最适合的是基于检测驾驶员的个体特征进行疲劳判断。 在疲劳驾驶检测系统的研究中，所有的设计策略必须遵循一定的原则： （1） 具有实时性检测功能； （2） 不妨碍驾驶员正常驾驶； （3） 检测装置无活动部件，避免在实际应用过程中干扰检测； （4） 必须检测到疲劳状态之后立即给出预警； （5） 全天候，能在光线条件差或者驾驶员戴眼镜的情况下正常工作。
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