【摘 要】
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我国农业经济的快速发展对农业技术装备提出了更高的要求,特别是整个装备的动力系统—拖拉机。为适应农业生产的发展需求,农用拖拉机正在向大型化、智能化、高技术化等方向发展。虽然近年来拖拉机的驾驶环境有所改善,但和其它机动车驾驶员相比,拖拉机驾驶员受噪声、野外环境、光照不均的因素影响较大、驾驶环境差、作业时间集中、驾驶时间长等问题依然存在,这些问题都很容易导致驾驶疲劳。本文利用对拖拉机驾驶员脸部识别、对拖
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我国农业经济的快速发展对农业技术装备提出了更高的要求,特别是整个装备的动力系统—拖拉机。为适应农业生产的发展需求,农用拖拉机正在向大型化、智能化、高技术化等方向发展。虽然近年来拖拉机的驾驶环境有所改善,但和其它机动车驾驶员相比,拖拉机驾驶员受噪声、野外环境、光照不均的因素影响较大、驾驶环境差、作业时间集中、驾驶时间长等问题依然存在,这些问题都很容易导致驾驶疲劳。本文利用对拖拉机驾驶员脸部识别、对拖拉机驾驶员眼部识别,从而在应用PERCLOS的检测原理基础上,再使用眨眼频率辅助这种检测方法来评判拖拉机驾驶员的疲劳程度。本文首先对拖拉机驾驶员脸部进行提取与检测,采用Gabor滤波方法对光照不均的图像进行光线预处理,运用了YCbCr颜色空间进行了人脸肤色分割,采用Haar特征方法提取了人脸特征,利用水平、垂直积分投影定位人脸区域。其次在人脸定位的基础上,利用人眼的位置特征粗定位人眼区域,运用连通区域方法,计算人脸图像中的各个连通区域的大小,去除人眼图像的噪声(如鼻子和头发等),最后利用水平、垂直积分投影定位人眼区域。采用人眼的高宽比确定人眼的闭合度,最后利用PERCLOS原理的P80标准来判断人的疲劳状态,最终得到F值大于0.16为拖拉机驾驶员处于疲劳驾驶状态。
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