驾驶员疲劳监测方法设计

对各种疲劳驾驶监测方法进行了比较,指出了各种方法在驾驶员舒适性、监测结果准确性以及对环境背景抗干扰性方面存在的缺陷。提出基于PERCLOS法,利用红外光源、差分图像、神经网络辅助Kalman滤波器实现总体设计。采集图像使用红外光源,利用人眼对两种波长(850nm/950nm)红外光线的吸收率的明显差异,得到差分图像,同时避免了环境背景中其他波长光线的干扰,满足了全天候的要求;利用PERCLOS作为评价标准对驾驶员眼部的差分图像分析,实现了非接触的手段获取信息,解决了影响驾驶员舒适性的缺陷;利用神经网络辅助Kalman滤波器对监测对象进行跟踪,获得的有效差分图像达到17帧/s以上,保证了系统结果的实时性。试验表明,该系统对驾驶疲劳的检测准确率达到86.89%。