基于DSP的疲勞駕駛檢測系統的研究

2.3.2圖像處理模塊
　由于采集的過(guò)程中肯定會(huì )存在噪聲，所以先用一個(gè)3×3的模板對采集到的圖像進(jìn)行中值濾波，減少噪聲對圖像處理的干擾。圖5是中值濾波后的亮瞳孔圖像和暗瞳孔圖像。

　因為采集兩幀圖像的時(shí)間間隔非常短，兩幀圖像的位置基本上沒(méi)什么變化，由于一幀圖像瞳孔位置是亮點(diǎn)，另一幀圖像瞳孔位置亮度小，而兩幀圖像別的區域亮度值變化不大，所以差分后的圖像瞳孔位置應該是最亮的區域。通過(guò)觀(guān)察差分圖像，也能發(fā)現差分后瞳孔位置基本上是圖像上最亮的部位，可以根據這個(gè)特征粗定位人眼。在應用上駕駛員臉部區域離攝像頭鏡頭位置距離在40 cm~1 m之間，連續采集圖像時(shí)，眼睛小區域的面積差別不是很大，在差分圖像上找到最亮點(diǎn)Imax1，通過(guò)這個(gè)亮點(diǎn)找到一個(gè)小區域，把這個(gè)小區域的亮度值都設定為零后再在差分圖像上找到另外一個(gè)最亮點(diǎn)Imax2，根據這個(gè)亮點(diǎn)再擴展一個(gè)小區域，這兩個(gè)小區域就是駕駛員左右眼的區域，如圖6所示。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是粗定位速度快而且可以避免閾值的設定。

　目前，用于提取人眼邊界的方法有很多種，包括各種算子的邊緣提取和灰度圖像積分投影等等。在此系統中，可以根據粗定位后圖像的特征來(lái)提取人眼邊界。在粗定位圖像中，通過(guò)觀(guān)察發(fā)現，上眼瞼的邊界有一特征，就是上面的灰度值比下面的灰度值大；同理，下眼瞼的邊界特征是：下面的灰度值比上面的大。定義一個(gè)模板分兩次在粗定位圖像上搜索，分別找到滿(mǎn)足這兩個(gè)特征的點(diǎn)，如圖7(b)。在掃描過(guò)程中找到上眼瞼的最高點(diǎn)M(x3，y3)、下眼瞼的最低點(diǎn)N(x4，y4)，左臨界點(diǎn)L(x5，y5)、右臨界點(diǎn)R(x6，y6)。得到與眼睛邊界相切的矩形框如圖7(c)。

　人眼的高寬比h(t)可以求出如式(2)：

2.3.3 疲勞狀態(tài)判斷
　在前面圖像處理時(shí)，差分圖像后會(huì )找到兩個(gè)點(diǎn)Imax1(x1，y1)、Imax2(x2，y2)。人眼睜開(kāi)情況下，這兩個(gè)點(diǎn)應該在左右瞳孔里，由于左右瞳孔是對稱(chēng)的兩個(gè)區域，通過(guò)實(shí)驗測試亮點(diǎn)的垂直坐標距離在[0，10]區間里并且水平坐標距離在[25，50]區間里，依此作為依據判斷是否檢測到人眼。設定一個(gè)計數函數，如果連續五次檢測都沒(méi)有檢測到對稱(chēng)的雙瞳孔說(shuō)明人眼完全閉合了，軟件通過(guò)GPIO口啟動(dòng)蜂鳴器提醒駕駛員。
　在能定位人眼時(shí)根據PERCLOS值來(lái)判斷疲勞狀態(tài)，如前面原理描述一樣處理。

2.3.4報警系統
　報警系統采用價(jià)格便宜的蜂鳴器，用DSP的GPIO口控制蜂鳴器的啟動(dòng)與停止。

3 實(shí)驗結果及分析
　利用實(shí)驗室的設備制作光源，將DSP開(kāi)發(fā)板與光源和仿真器連接，通過(guò)仿真器連接PC機和開(kāi)發(fā)板，在CCS3.3環(huán)境下調試該系統，最后把程序嵌入到開(kāi)發(fā)板中。連續采集兩幀圖像的時(shí)間間隔為20 ms，為了盡量加快圖像處理時(shí)間并且滿(mǎn)足系統需要，圖像大小設定為360×384。測試結果如表1所示。

　檢測失誤的原因是：雖然安裝了近紅外高通濾光片，但白天陽(yáng)光強烈時(shí)陽(yáng)光中的近紅外光也很多，影響光源的光照強度，因考慮到成本，濾光片的效果一般，影響了系統的試驗結果。另外出現判斷失誤的原因是，測試人員頭部左右擺動(dòng)幅度太大，攝像頭采集圖像時(shí)采集不到人眼圖像。

　此系統的主要優(yōu)點(diǎn)是定位方法簡(jiǎn)單并且實(shí)用，針對人眼的不同狀態(tài)，系統分別采用不同的判斷疲勞標準，這種方法減小了誤判率，縮短了系統處理時(shí)間，但有一些缺陷還需要改進(jìn)。首先，利用亮瞳效應定位人眼，當駕駛員戴眼鏡時(shí)會(huì )出現亮斑再用此方法定位人眼就會(huì )出現錯誤定位。其次，通過(guò)研究表明紅外光長(cháng)期照射人眼不健康，以后可以嘗試減少紅外光的照射時(shí)間，用可見(jiàn)光和紅外光混合使用。