基于改进PERCLOS的疲劳驾驶检测系统的设计.pdf
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1、现代电子技术Modern Electronics TechniqueNov.2023Vol.46 No.222023年11月15日第46卷第22期0 引 言随着汽车保有量和路网密度的快速增加,交通事故频发,造成很多人员伤亡和财产损失1。疲劳驾驶已经成为影响交通事故不可忽视的隐式因素,因其造成的交通事故数量约占中体事故数量2的 10%20%。对驾驶员进行疲劳驾驶检测、提醒,能够有效地降低因疲劳驾驶引发的交通事故。随着边缘设备算力的提升以及硬件成本的下降,主流的疲劳驾驶检测系统大部分采用的是基于深度学习的检测算法,但是这些算法计算开销较大,导致出现功耗较高、检测速度低等缺点,同时单一的检测指标也容
2、易出现漏检的现象。为 了 解 决 以 上 问 题,本 文 设 计 一 种 基 于 改 进PERCLOS的疲劳驾驶检测系统,对驾驶员眼部特征、握力特征和汽车横向加速度特征进行多信号的监测,从人体生理信号、动作特征以及汽车运动轨迹的融合信息中进行准确的疲劳驾驶判断。1 系统总体设计整个疲劳驾驶检测系统由车载终端、云服务器和远端监测主机三部分组成,系统结构如图1所示。车载终端的主控为 OpenMV3,CMOS 摄像头、握力检测电路和加速度计组成驾驶信息感知模块,语音识别电路和DOI:10.16652/j.issn.1004373x.2023.22.008引用格式:许龙铭.基于改进PERCLOS的疲劳
3、驾驶检测系统的设计J.现代电子技术,2023,46(22):4145.基于改进PERCLOS的疲劳驾驶检测系统的设计许龙铭(广州城市理工学院 通信工程学院,广东 广州 510800)摘 要:针对疲劳驾驶事件频发、检测难度较高的问题,设计一种基于改进 PERCLOS的疲劳驾驶检测系统。以搭载CMOS摄像头的 OpenMV作为主控,实时检测驾驶人的人脸图像,采用基于 Haar特征的 Cascade分类器来分割人眼区域,再从人眼区域内提取瞳孔的颜色深度特征,计算得出人眼开合度,从而判断驾驶员是否在眨眼。使用眨眼频率替代PERCLOS算法中的眼睛闭合时间的评价指标,结合方向盘握力特征和汽车横向加速度特
4、征进行多传感器信息融合,综合判断驾驶员是否处于疲劳状态。实验结果表明,系统检测准确率达到90%以上,实时性较强,能够以一种低成本方案解决疲劳驾驶检测的需求。关键词:PERCLOS;疲劳驾驶;CMOS摄像头;OpenMV;Cascade分类器;颜色特征提取;多传感器信息融合中图分类号:TN911.2334;TP391.4 文献标识码:A 文章编号:1004373X(2023)22004105Design of fatigue driving detection system based on improved PERCLOSXU Longming(School of Communication
5、Engineering,Guangzhou City University of Technology,Guangzhou 510800,China)Abstract:In allusion to the problems of frequent fatigue driving events and high detection difficulty,an improved PERCLOS based fatigue driving detection system is designed.With OpenMV equipped with CMOS camera as the main co
6、ntrol,the drivers face image is detected in real time.The Cascade classifier based on the Haar feature is used to segment the eye area,and then the pupil color depth feature is extracted from the eye area to calculate the eye opening and closing degree,so as to determine whether the driver is blinki
7、ng.The blink frequency is used to replace the evaluation index of eye closing time in PERCLOS algorithm,and the multisensor information fusion is conducted by combing the steering wheel grip characteristics and vehicle lateral acceleration characteristics,so as to comprehensively determine whether t
8、he driver is in a state of fatigue.The experimental results show that the detection accuracy of the system can reach more than 90%,and the realtime performance is strong,which can solve the demand of fatigue driving detection with a lowcost solution.Keywords:PERCLOS;fatigue driving;CMOS camera;OpenM
9、V;Cascade classifier;color feature extraction;multi sensor information fusion收稿日期:20230320 修回日期:20230427基金项目:广东省普通高校重点领域专项(2022ZDZX1041)4141现代电子技术2023年第46卷TTS4模块组成交互模块,而 NBIoT5模块作为通信模块,通过蜂窝网与云服务器进行信息交互。云服务器作为车载终端和监测主机的数据中转,负责在服务器数据库上存储车载终端发送的驾驶数据,并为监测主机提供数据访问接口。监测主机从云服务器上获取驾驶信息后进行分析处理,当判断驾驶员存在疲劳驾驶行为
10、之后及时触发预警机制。图1 系统结构图2 部分电路设计2.1 摄像头电路设计车载终端搭载的 CMOS 摄像头是 OminVision 公司生产的 OV7725,采集速率可达 150帧,具有强大的去噪点和抗干扰功能6,电路如图 2 所示。接口由 SCCB 通信、FIFO 输出数据(8 位)以及控制组成。SCCB(Serial Camera Control Bus)是串行相机控制,通过 I2C1_SCL、I2C1_SDA接口与主控相连,完成数字图像的传输。图2 OV7725电路图2.2 NBIoT电路设计NBIoT电路采用 USRNB75模组,由于内部封装了IC 核心外围电路,在进行模组电路设计时
11、只需要考虑电源和通信两部分电路,如图3所示。图3 NBIoT电路图DC 516 V是直流电源输入,可直接将车载12 V电源输入;而 VCC_BAT 是支持 DC 3.14.2 V 范围的电池输入,可用于调试和产品化后的太阳能充电池输入。NB IoT 电 路 通 过 TTL 串 行 接 口(UART1_TXD 和UART1_RXD)与主控相连,主控通过发送 AT指令数据完成对模组的控制。2.3 语音识别电路设计语音识别 IC 采用的是非特定语音辨认芯片7LD3320,电路图如图4所示。由于IC内部集成了A/D电路,因此通过 MICN、MICP引脚接入麦克风组件便可完成语音信号的输入。LD3320
12、 支持并行通信和串行通信,为了提高传输速度,主控选用了并行通信接口(P0P7)进行驱动。3 系统软件设计3.1 改进PERCLOS算法本文判断驾驶员是否疲劳的第一个指标是眼部特征,具体实现过程是:通过OpenMV获取眼部图像,利用专门的机器视觉算法来完成判断,而采用的核心算法是在 PERCLOS8的基础上,根据实际应用情况进行改进。PERCLOS算法是由 Walt Wierwille于 1994年发表的,算法的工作原理是:通过眼睛闭合时间反映眼部特征,具有几种眼睛不同闭合状态下的检测标准。42第22期其中 P80标准(单位时间内眼睛闭合程度超过 80%以上的时间占总时间的百分比)与驾驶员疲劳程
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