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毕业设计论文 基于OpenCV的疲劳驾驶预警系统 学 院 计算机学院 专 业 姓 名 指导老师 计算机科学与技术 学 号 职 称 副教授 XXX XXXXXXXXXXXX毕业设计毕业设计毕业设计毕业设计 诚信承诺书诚信承诺书诚信承诺书诚信承诺书 本人郑重承诺本人郑重承诺本人郑重承诺本人郑重承诺我所呈交的毕业设计《基于OpenCV的疲劳驾驶预警系统》是在指导教师的指导下独立开展研究取得的成果文中引用他人的观点和材料均在文后按顺序列出其参考文献设计使用的数据真实可靠。
承诺人签名 日期 年 月 日 基于OpenCV的疲劳驾驶预警系统 摘 要 目前随着我国人民生活水平的不断提高汽车已经走进了千家万户成为人们日常出行的一种重要的交通工具交通事故也随之增多。
造成交通事故频频发生的重要原因是由于司机的疲劳驾驶。
因此针对疲劳驾驶方面的研究具有极大的科研价值与设计意义。
系统设计思路是采用OpenCV开源的视频图像处理库使用摄像头采集视频图像对输入图像做预处理图像灰度化、中值滤波等通过学习训练的方法构造基于类Haar特征的层叠式分类器利用基于类Haar特征的层叠式分类器从输入图像中直接定位人眼把人眼部分的图像截取出来二值化人眼图像然后计算二值化图像中垂直方向上瞳孔的宽度大小从而判断眼睛的状态最后通过多次的捕捉计算眼睛闭合的频率来得出其疲劳状态。
关键词疲劳驾驶 OpenCV 类Haar层叠式分类器 图像处理 眼睛定位 Driver Fatigue Early Warning System Based On OpenCV ABSTRACT Now with our continuous improvement of living standards of people cars have entered the household become an important daily travel transport traffic accidents also increase. Important cause frequent traffic accidents due to driver fatigue driving.Therefore for fatigue driving has been a significant scientific value and design significance. Design of system is the use of open source video OpenCV image processing library the use of video cameras capture images of the input image preprocessing image graying median filter etc. constructed by learning the training class based on Haar features cascade classifier using features of class-based Haar classifier cascade of images directly from the input locate the eye to the human eye out of part of the image capture binary eye images and then calculate the binary image in the vertical directionThe width of the size of the pupil in order to determine the state of eyesFinally many of the capture calculation of the frequency of close to draw the eye fatigue state. Key wordsFatigue driving OpenCV Haar classifier cascade class Image Processing Eye location 目 录 摘 要 ................................................... I ABSTRACTABSTRACTABSTRACTABSTRACT ................................ 错误错误错误错误未定义书签未定义书签未定义书签未定义书签。
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1前言 .................................................. 11.1选题背景 ................................................. 1 1.2驾驶人疲劳状态监测方法分析 ................................ 1 1.2.1基于驾驶人生理信号的检测方法 ............................ 1 1.2.2基于驾驶人生理反应特征的检测方法 ........................ 2 1.2.3基于驾驶人操作行为的检测方法 ............................ 2 1.2.4基于车辆状态信息的检测方法 .............................. 2 1.3选题目标 ................................................. 3 1.4需求分析 ................................................. 3 1.4.1用户需求分析............................................ 3 1.4.2功能需求分析............................................ 3 1.5本章小结 ................................................. 4 2OpenCV介绍 ............................................ 5 2.1 OpenCV背景介绍........................................... 5 2.2 OpenCV应用领域及特点 ..................................... 5 2.3 OpenCV在Visual Studio 2005下安装与配置 .................. 5 2.3.1 OpenCV的安装........................................... 5 2.3.2 Visual Studio 2005的安装 ............................... 8 2.4 本章小结 ................................................ 11 3系统方案 ............................................. 123.1系统总体方案 ............................................ 12 3.2系统主要功能 ............................................ 13 3.3系统实现原理 ............................................ 14 3.4本章小结 ................................................ 14 4算法分析 ............................................. 154.1 AdaBoost算法描述 ........................................ 15 4.2 眼睛定位算法 ............................................ 16 4.3 基于Haar特征分类器训练生成XML步骤 ..................... 17 4.3.1 采集样本 .............................................. 17 4.3.2创立样本VEC文件 ....................................... 18 4.3.3训练生成XML ........................................... 19 4.4 本章小结 ................................................ 20 5详细设计 ............................................. 215.1程序流程图 .............................................. 21 5.2 软件设计 ................................................ 22 5.2.1 获取图像 .............................................. 22 5.2.2 眼睛定位 .............................................. 22 5.2.3 计算眼睛的高度 ........................................ 23 5.2.4报警模块 .............................................. 24 5.2.5 GUI设计 .............................................. 24 5.3 本章小结 ................................................ 25 6系统测试 ............................................. 266.1人脸定位及眼睛定位测试 ................................... 26 6.2系统测试结果 ............................................ 27 6.3本章小结 ................................................ 29 7论文总结 ............................................. 30参考文献 ................................................ 31 附 录 .................................................. 32 谢 辞 .................................................. 34 1 前言 1.1选题背景 随着交通运输业的发
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