基于红外差分和积分投影的驾驶员眼睛定位

眼睛位置的快速准确定位是利用机器视觉方法对驾驶员的状态进行监测以及预警的前提。为了检测出眼睛的位置,采用一种基于红外差分和灰度积分投影的方法进行了驾驶员眼睛的定位。首先利用瞳孔在近轴和远轴红外光分别照射下的不同状态,采集到瞳孔亮暗程度不同的两幅图像,然后将采集到的奇偶帧图像进行差分等相关形态学处理,获得了只包含瞳孔的二值化图像,最后分别对左右眼进行垂直和水平投影,获得左右眼的精确横竖坐标。对该方法进行了理论分析和实验验证,取得了很好的效果。结果表明,该方法具有较高的准确率和实时性。这一结果对下一步驾驶员的疲劳检测是有很大帮助的。

安全带佩戴视觉检测系统仿真研究

为克服现有的安全带报警系统存在的不足,提出了一种安全带佩戴视觉检测系统并通过MATLAB实现.该系统首先把采集到的彩色图像转化为灰度图像并进行预处理,然后设计了合适的感兴趣窗口(W0I),用该WOI对灰度图像进行截取,以削减图像数据运算量,同时有效排除了其他区域的干扰,增强了安全带特征.选取合适的全局阈值进行图像分割,计算得到的二值图像中的亮点比率,与设定的亮点比率阈值进行比较,从而判别出安全带是否佩戴规范.再利用MATLAB R2012a软件开发了安全带佩戴视觉检测系统软件,实现了对安全带佩戴规范与否的检测.最后,试验选取不同乘员身穿不同衣物,在不同光照环境下进行图像采集与检测试验,总体正确识别率达98.3%.试验结果表明,该检测系统快速有效,具有较强的鲁棒性和实时性.

基于颜色空间和面部特征的驾驶员面部定位方法

介绍了一种快速检测和定位驾驶员面部区域的方法。首先将驾驶员面部图像映射到YCbCr颜色空间,建立肤色高斯模型;然后通过似然图自适应阈值分割获得驾驶员面部区域,对获得的二值化面部图像进行形态学操作消除毛刺和小孔;最后对处理后的面部图像进行灰度积分投影,结合面部特征获得驾驶员的面部区域并框定。并试验证明了方法的实时有效性。

基于面部检测和可变ROI灰度投影的驾驶员眼睛精确定位方法研究

提出一种基于面部检测和可变ROI(Region of Interested)灰度投影的驾驶员眼睛精确定位方法.用该方法通过肤色检测确定面部ROI和人眼矩形ROI,在ROI内对图像进行阈值二值化变换,接着对二值化后的人眼图像进行腐蚀、膨胀操作;对膨胀后的双眼进行垂直积分投影,并进行垂直ROI分割;分别在垂直ROI内对左、右眼进行水平投影,分别获得左、右眼睛的精确定位坐标.这种方法可有效克服由背景、头发、眉毛、睫毛、面部灰度分布不均、脸部旋转产生的干扰.试验证明方法具有相当高的实时性和准确性.