文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
文章編號(hào): 0258-7998(2012)02-0024-04
如何為駕駛員提供一個(gè)有效實(shí)用的安全輔助駕駛系統(tǒng)是車輛安全駕駛的一個(gè)重要課題。基于機(jī)器視覺的疲勞駕駛檢測技術(shù)已在國內(nèi)外開展了廣泛研究,其中以駕駛員眼部特征的檢測最為廣泛。
本文以低成本、低功耗、高實(shí)時(shí)性為設(shè)計(jì)原則,以ARM+DSP構(gòu)成硬件平臺(tái),并移植了嵌入式操作系統(tǒng)Windows CE 5.0,設(shè)計(jì)了一套基于駕駛員眼部特征的疲勞駕駛檢測算法,對駕駛員駕駛過程進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測和報(bào)警,從而提高駕駛的安全性與舒適性。
1 硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)
系統(tǒng)硬件平臺(tái)選用三星公司ARM9架構(gòu)的S3C2440作為核心處理器,利用TI公司的TMS320DM642作為視頻采集處理模塊,其結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。DSP平臺(tái)主要負(fù)責(zé)采集圖像、圖像算法處理,ARM平臺(tái)主要完成整個(gè)系統(tǒng)的控制處理,兩者之間通過網(wǎng)口實(shí)現(xiàn)通信和同步。在系統(tǒng)運(yùn)行過程中,ARM平臺(tái)可實(shí)時(shí)顯示采集到的視頻以及相應(yīng)眼部疲勞特征識(shí)別的結(jié)果,同時(shí)用戶可通過觸摸屏交互界面對系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)置和控制。為保證系統(tǒng)平臺(tái)具有高的可靠性以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的系統(tǒng)調(diào)度,在設(shè)計(jì)過程中對本系統(tǒng)各平臺(tái)進(jìn)行了操作系統(tǒng)移植,DSP平臺(tái)移植了DSP/BIOS系統(tǒng),ARM平臺(tái)移植了Wince操作系統(tǒng)。
S3C2440是一款基于ARM92OT核的16/32 bit RSIC結(jié)構(gòu)的嵌入式微處理器,主頻為400 MHz,最高可達(dá)533 MHz;片內(nèi)外資源豐富,具有強(qiáng)大的處理能力。系統(tǒng)存儲(chǔ)擴(kuò)展了64 MB的NANDFlash、64 MB的SDRAM;另外還有2 MB的NORFalsh,用于存放系統(tǒng)引導(dǎo)加載程序[1]。
TMS320DM642芯片[2]能夠?qū)崟r(shí)高速地完成大數(shù)據(jù)量的數(shù)字視頻編解碼處理,是強(qiáng)大的高性能單片多媒體處理器,具有高質(zhì)量、多通道、優(yōu)越的視頻處理性能,以及完整的軟件可編程特性;基于C64x系列VelociTI.2DSP 架構(gòu)的設(shè)計(jì),與TI公司其他的C64x數(shù)字信號(hào)處理器代碼相兼容,擁有500/600 MHz時(shí)鐘頻率,性能高,其傳輸速率達(dá)4 000/4 800 MIPS;不僅具有C64x系列芯片的主要特征,還高度集成了音視頻等外部設(shè)備的接口,方便多媒體應(yīng)用開發(fā)。
2 圖像識(shí)別算法
2.1 總體檢測流程
首先,根據(jù)臉部膚色的聚類特性檢測駕駛員臉部位置,在人臉檢測的基礎(chǔ)上,根據(jù)眼睛在人臉上的幾何位置分布,確定眼睛的大概位置,縮小眼部檢測的區(qū)域范圍;其次,在縮小的眼部搜索區(qū)域范圍內(nèi),利用Sobel邊緣檢測算法對眼部區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測,提取眼部的邊緣信息,并對其進(jìn)行二值化處理;再對二值化后的眼部區(qū)域進(jìn)行連通成分分析,采用基于區(qū)域連通的二值圖像濾波方法去除眼部周圍圖像噪聲點(diǎn)的干擾;然后根據(jù)改進(jìn)的積分投影算法,計(jì)算左右眼角和上下眼瞼的距離,確定駕駛員眼睛的睜閉狀態(tài);最后,定義眨眼頻率,并據(jù)此實(shí)現(xiàn)疲勞駕駛的檢測。具體的算法流程如圖2所示。
3 實(shí)驗(yàn)與分析
為驗(yàn)證眼睛疲勞特征檢測算法的有效性,在構(gòu)建的ARM+DSP系統(tǒng)上對采集到的視頻圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。在滬寧高速南京段的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)將算法處理時(shí)間控制在50 ms以內(nèi),取得了良好的實(shí)時(shí)效果,疲勞駕駛檢測正確率達(dá)97.6%。部分圖像的眼部區(qū)域檢測結(jié)果如圖4所示,其中,第一行為人臉檢測后的面部定位圖像,第二行為經(jīng)Sobel邊緣檢測后的眼部二值圖像,第三行為得到的眼部邊界定位圖像。
通過觀察發(fā)現(xiàn),通常情況下,駕駛員在睜眼和閉眼時(shí),左、右眼的睜閉情況是同步的,即同時(shí)睜開或同時(shí)閉合。因此,在對眼睛睜閉狀態(tài)進(jìn)行判斷時(shí),為減少計(jì)算量,僅對左眼的睜閉情況進(jìn)行判斷。針對圖4所示的眼部區(qū)域檢測結(jié)果,利用式(8)計(jì)算其左眼睜閉度的大小,計(jì)算結(jié)果如表1所示。
由表1可知,圖4中第一列和第二列所示的眼睛閉合時(shí)的睜閉度值明顯小于第三列和第四列所示的眼睛睜開時(shí)的睜閉度值。故只要選擇合適的閾值,根據(jù)眼睛睜閉度值的大小,就可對駕駛員眼睛的睜閉狀態(tài)進(jìn)行有效判斷。
本文在ARM+DSP系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)了基于眼部特征的疲勞駕駛檢測算法。利用基于膚色聚類的臉部檢測算法確定臉部邊界,采用一種簡單有效的改進(jìn)積分投影算法,實(shí)現(xiàn)了駕駛員眼部睜閉狀態(tài)的有效判定和疲勞駕駛的實(shí)時(shí)檢測。
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