基于多算法融合的疲劳驾驶检测系统设计与实现

简介：
本研究提出了一种基于多算法融合技术的疲劳驾驶检测系统，通过实时监测驾驶员的状态，有效提升行车安全。该系统结合了多种生物特征识别方法，包括但不限于面部表情、眼睛闭合时间和头部姿态分析，旨在准确判断驾驶员是否处于疲劳状态，并及时发出警报以防止事故发生。 在实际应用中，基于图像处理的疲劳驾驶监测常常因为环境变化而具有不确定性，并且由于算法不规范导致任务挑战性较大。为解决这些问题，我们提出了一种采用多算法融合技术的动态滑动窗口框架来提升监测效果。 该方案首先通过Adaboost算法识别驾驶员的眼睛位置；接着改进了Otsu方法以适应各种不同的光照和环境条件变化；然后引入一个动态调整大小的滑动窗口技术用于确定眼睛开闭的最佳阈值；最后采用改良后的PERCLOS算法评估不同级别的驾驶疲劳状态。 对于外界光线等环境因素的变化，我们采取了一种策略：即根据人眼特征的变化来实时更新睁闭眼判断窗口。系统通过摄像头捕捉驾驶员的眼睛图像，并在PC机上进行模拟测试，在130至150毫秒之间能够识别出不同的疲劳程度。 实验结果表明，该算法框架能够在快速、有效地分辨司机的不同疲劳状态方面表现出色。