基于面部特征的疲劳驾驶检测系统的设计

撒灵 于顺权 梁文豪

摘 要：因为疲劳驾驶而导致事故发生的事件层出不穷，一款好的疲劳检测系统能够有效的避免事故的发生，以特征点检测以及面部特征（长时间闭眼、打哈欠）为核心设计疲劳检测系统，能够在一定程度上减少事故的发生。

关键词：脸部特征；人脸检测；疲劳检测；EAR；MAR

高速驾车时，驾驶人精神紧张，长时间紧张就容易产生疲劳感，疲劳后继续驾驶车辆，会感到疲倦瞌睡、四肢无力、注意力不集中、判断力下降等，此时危险系数会急剧增大，导致意外的发生。疲劳检测系统通过计算判断长时间闭眼、打哈欠等脸部特征来判断疲劳的程度，从而提醒驾驶人进行休息、停车等。

一、系统整体设计

（一）特征点确定

二、阈值确定

整个系统中，需要两组阈值的确定，分别是用来确定长时间闭眼的一组阈值以及判断打哈欠的阈值。两组阈值的确定具有统一性，所以就拿其中确定打哈欠的阈值来说。

选取波动区域上方区域即可设定为阈值，选取0.15较为合适。

打哈欠还需要确定时间阈值，时间阈值的确定类似TH_O_MAR的确定，经过多次测试，得到阈值大致为：1.2s。

其他阈值的确定类似。

三、总结

根据面部特征进行疲劳检测具有一定的可实施性，整个系统依赖于人脸检测算法的设计以及阈值的确定，然而阈值过多必将导致其鲁棒性较差，通过选择合适的参数更能提高整个系统的性能。

项目说明：本项目由西北民族大学本科生科研项目资助（项目编号：Y18019）

作者简介：撒灵（1997-），男，回族，寧夏吴忠人，现就读于西北民族大学数学与计算机科学学院，物联网工程专业；于顺权（1996-），男，壮族，贵州黔西南人，现就读于西北民族大学数学与计算机科学学院，物联网工程专业；梁文豪（2000-），男，汉族，海南东方人，现就读于西北民族大学数学与计算机科学学院，物联网工程专业。