【摘 要】
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近年来,随着我国经济快速发展,汽车保有量逐年增加,道路交通事故的发生频发也随之上升。其中,疲劳驾驶引发的交通事故所造成的人员伤亡与财产损失更为严重。传统疲劳驾驶检测方法通过获取车辆行驶信息对比驾驶员正常行车状态进行判断,但容易受道路情况等影响,检测准确率低;或采集驾驶员生理特征进行判断,但成本过高,并且佩戴的检测设备影响驾驶员的正常驾驶。基于机器视觉方法进行疲劳驾驶检测,可以在获得较高的检测准确率
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近年来,随着我国经济快速发展,汽车保有量逐年增加,道路交通事故的发生频发也随之上升。其中,疲劳驾驶引发的交通事故所造成的人员伤亡与财产损失更为严重。传统疲劳驾驶检测方法通过获取车辆行驶信息对比驾驶员正常行车状态进行判断,但容易受道路情况等影响,检测准确率低;或采集驾驶员生理特征进行判断,但成本过高,并且佩戴的检测设备影响驾驶员的正常驾驶。基于机器视觉方法进行疲劳驾驶检测,可以在获得较高的检测准确率的同时不影响驾驶员正常驾驶,因此本文使用机器视觉相关理论,通过构建轻量级卷积神经网络进行人脸检测,然后获取驾驶员眼部与嘴部的疲劳特征的变化,进行疲劳驾驶的判断和预警。所设计的疲劳驾驶检测系统能快速并准确的进行疲劳驾驶检测。本文主要工作如下:（1）将YOLOv4目标检测算法中的主干特征提取网络替换为mobilenetv3轻量级特征提取网络,构建mobilenet-YOLO轻量级人脸检测算法,保证人脸检测准确率的同时提高人脸检测速度。（2）使用dlib库中人脸特征点检测模型,获取驾驶员68个面部特征点的坐标,并由此计算驾驶员眼部（EAR）与嘴部（MAR）纵横比。根据PERCLOS眼部疲劳判断标准与驾驶员打哈欠行为确定眼部与嘴部纵横比阈值,进行驾驶员疲劳判断。（3）使用Jetson nano 2G深度学习嵌入式平台为疲劳驾驶检测系统的主控核心,通过摄像头进行图像采集,蜂鸣器模块进行疲劳驾驶提醒,搭建机器视觉疲劳驾驶检测系统。实验结果表明,通过Jetson nano 2G深度学习嵌入式平台,使用疲劳驾驶测试集进行人脸检测算法测试,检测准确率为98.17%,平均检测速度5.69帧/s;通过PERCLOS眼部疲劳特征判断标准测试中,确定眼部EAR眼部疲劳阈值为0.97;在Yawdd打哈欠数据集的测试过程中,确定嘴部MAR打哈欠阈值为0.32;通过实车搭载本文的疲劳驾驶检测系统进行验证,系统能够正常运行,并且能对疲劳状态的驾驶员做出有效预警。
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