基于Perclos&改进YOLOv7的疲劳驾驶DMS检测系统(源码&教程)-程序员宅基地

技术标签: 深度学习  人工智能  

1.研究背景

疲劳驾驶成为了导致交通事故发生的重要因素之一,并呈现出逐年递增的趋势,若能设计出一种在驾驶员发生疲劳时,就能检测出驾驶员处于疲劳状态对其进行警告,这样就可以较好地降低交通事故的发生的概率.论文介绍了一种检测驾驶员在驾驶过程中是否为疲劳驾驶的方法,基于PERCLOS对驾驶员进行疲劳检测.首先对设备采集的人脸图像进行肤色分割,根据程序中设定的肤色阈值,确定图像中属于肤色的区域,对得到的肤色区域进行眼睛追踪,人脸特征部位进行积分投影操作,获取眼睛区域,捕捉眼睛的实时状态,并对眼睛的面积进行计算,最后根据疲劳值来判定疲劳状态.根据实验证明,该方法满足车载、实时、非接触的基本要求,并能准确地做出对驾驶员驾驶过程中是否出现疲劳的判定.

2.图片演示

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3.视频演示

基于Perclos&改进YOLOv7的疲劳驾驶DMS检测系统(哈欠&喝水&抽烟&打电话检测)_哔哩哔哩_bilibili

4.算法流程图

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5.PERCLOS测试原理

参考该博客提出的方案,PERCLOS(Percentage of Eyelid Closure Overthe Pupil Over Time)的含义是指在单位时间内眼睛闭合状态下所占用的时间百分比[4]
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结合图 1 可以较为容易地理解其测量原理。根据下面的计算公式,通过测量 t1~t4 的值来计算
PERCLOS的值。
image.png
其中 f 为计算后求得的 PERCLOS 值,t1~t4 代表的[图片上传中…(image.png-f4d849-1669187187473-0)]
含义如测量原理图所示,表示时间区间内眼睛开闭程度。在具体实验中 PERCLOS 有三种度量标准,即为 P70、P80、EM,分别代表眼睛在不同闭合程度下所占用的时间百分比。其中 P80 指的是在测试过程中,检测对象的眼睛闭合面积超过80%所占用的时间百分比。大量研究表明,在三种度量标准中对疲劳驾驶的检测准确率最高的是P80[5]标准。因此本文采用此标准进行疲劳判定,计算公式如下:
image.png
用此方法追踪眼睛状态时,由摄像头对驾驶员的头部区域进行捕获,对采集过程中可能出现的过暗图像加上光照补偿,采取YCbCr对肤色进行分割来确定人脸区域,对眼部轮廓进行提取,运用图像处理来判断眼睛的开闭状态。定义检测过程中人物眼睛睁开程度只要满足大于20%这个条件,就记为睁开状态,反

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