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    摘  要：针对一些疲劳驾驶检测装置实时性差，不够稳定和价格昂贵等缺陷、提出一种新的疲劳检测思路。本论文主要借助于TI公司TMS320DM642 DSP为核心处理器的信号处理开发平台，运用PERCLOS方法，通过眼眉中心与人眼的中心距离Ho与上下眼睑的距离H1关系来判定眼睛睁闭状态，记录眼睛闭合的次数以及眼睛的闭合时间，然后计算EYECLOS值以及眼睛连续闭合时间，最后完成对驾驶员疲劳状态的判定。9783
    关键词：嵌入式；DSP；PERCLOS
    Application and Implementation of Embedded Technology in Detection of Driver’s Fatigue
    Abstract: For some fatigue detection device existing the defects of poor real-time property,  not stable enough and too expensive,  we put forward a new fatigue detection ideas.  This paper mainly uses TI's TMS320DM642 DSP signal processing core processor development platform, applying PERCLOS methods, through the relationship between H1 which is the distances of upper and lower eyelids and Ho which is the distance of human eye brow center to determine eyes’ open and closed state , recording the numbers of eyes open and closed and the time of the start and end of eyes closed and opened, so that the value can be calculated EYECLOS sustained eye closure and time to complete the final determination of the fatigue state of the driver.
    Key Words: Embedded Technology; DSP; PERCLOS
    目    录
    摘要    1
    引言    1
    1. 驾驶员疲劳检测的研究现状    2
    1.1 国外研究现状    2
    1.2 国内研究现状    2
    1.3 存在的问题    3
    2. 系统整体方案概述    3
    3. 系统硬件结构与组成    4
    3.1 红外CCD摄像头    4
    3.2 输出设备LCD和VGA显示器    4
    3.3 图像处理设备    5
    3.4 DSP和PC的通讯    5
    3.5 通信过程的实现    5
    3.6 DSP和PC的实时数据交换    6
    4. 人眼检测与疲劳判定    6
    4.1 人脸定位    6
    4.2 人眼定位    11
    4.3 驾驶员疲劳判定    13
    5. 结束语    15
    参考文献    15
    致   谢    16
    嵌入式技术在驾驶员疲劳状态检测中的应用与实现
    引言
    随着交通运输业的发展，交通事故已成为当前各国所面临的严重问题。据统计，全世界每年死于车祸的人数约为60万，因交通事故而受伤的人则更多，约有l000万人。在美国，交通事故发生的主要原因就是疲劳驾驶，约占57%。在英国，因疲劳驾驶导致的车祸占全部道路交通事故的10%。法国交通事故报告表明，14.9%的人身伤亡事故和20.6%的死亡事故是因驾驶疲劳而产生的。在澳大利亚每年75亿美元的道路交通事故花费中，因疲劳驾驶而引发的约有16亿美元。在我们国家道路交通事故呈现递增的趋势，2007年到2009年，每年大约有9000多人死于疲劳驾驶，造成的经济损失约有21.24亿元[1]。因此，每个国家的科研人员都在全力开发一个能时刻监视驾驶员不安全状态并发出警报的系统。可以预见驾驶员疲劳状态检测方法与装置的研究，在未来很长一段时间内都将是汽车安全技术领域的一个研究重点。
    1. 驾驶员疲劳检测的研究现状
    1.1 国外研究现状1.2 国内研究现状
    1.3 存在的问题
    虽然对驾驶员疲劳状态检测装置的研究已经进行了很多年，但市场上还没有一套能够实刻监测驾驶人不安全状态的装置。因为数字图像处理的运算量巨大，所以不能快速的、准确的提取出疲劳参数。不同的算法在PC环境和嵌入式环境不能达到很好的统一。因此，疲劳状态检测领域面临的巨大挑战就是研究出体积小、准确度高的疲劳状态检测装置[3]。
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