基于Adaboost和LBP算法的实时疲劳驾驶预警算法

为了有效减少因疲劳驾驶而导致的交通事故,提出一种基于Adaboost和局部二进制特征(local binary patterns,LBP)算法的疲劳驾驶预警算法。算法采用Canny边缘检测算法对图像帧进行轮廓检测,并消除原图像噪点,根据亮度条件分别处理图像帧。在日间环境状态下,根据Adaboost算法识别出眼部和嘴部位置及开合状态。夜间环境状态下,采用相邻帧间差分算法确定眼部的矩形特征,采用LBP算法来处理嘴部的开合状态。同时,为了评估眼部状态信息和嘴部状态信息对驾驶员是否处于疲劳驾驶状态的比重,文章还进行了实验比对。实验结果表明:当嘴部状态信息权重β为0.44时,系统判别精度最高,最高精度可达93.4%。