基于人臉識別的疲勞駕駛系統中圖像識別技術分析

馬汝禎

廣州商學院，廣東廣州，511363

0 引言

為強化圖像識別技術應用效果，提升疲勞駕駛系統安全防護與預警效果，應主動使用更為精確、智能的識別算法，做到早期預警和精確判斷駕駛員疲勞狀態。技術人員可將識別范圍擴展到全身更多部位，結合多模式監測，更全面判斷疲勞狀況。還可與其他生物特征識別相結合，如生理信號、行為習慣等，實現多維識別。

1 圖像識別技術的原理與基本特點

圖像識別技術是一種利用計算機分析和處理圖像信息的技術，可以從圖像中提取有用特征，然后根據這些特征對圖像進行分類、識別或理解。圖像預處理是圖像識別的第一步，目的是對圖像進行變換加工，以便于后續的分析和處理。圖像預處理的方法有很多，例如灰度化、二值化、濾波、增強、歸一化等。特征提取是圖像識別技術的核心步驟，可從圖像中抽取出能夠反映圖像內容和性質的特征向量，以便于后續的分類或識別。特征提取方法包含邊緣檢測、角點檢測、紋理分析、形狀分析、顏色分析等。分類或識別是圖像識別技術的最終目標，目的是根據提取出的特征向量，將圖像劃分為不同的類別或者識別出圖像中的目標。分類或識別的方法有最近鄰法、支持向量機、神經網絡、決策樹、隨機森林等。圖像識別技術已經廣泛應用于醫療、安防、教育、娛樂等領域，未來還將拓展到更多的行業和場景，如智能交通、智能制造、智能農業等，在應用模式方面，圖像識別技術已經從單一的靜態圖像識別發展到動態視頻識別，未來還將結合語音、文本等多模態信息，實現更豐富和自然的人機交互?，F階段圖像識別技術已從粗略分類識別發展到精細檢測階段，未來還將利用更先進的算法和硬件，提高圖像識別的準確性、實時性和魯棒性[1]。

2 疲勞駕駛系統中圖像識別技術的應用狀況與發展方向

疲勞駕駛是導致交通事故的重要原因之一，為了提高道路安全，研究并開發疲勞駕駛檢測系統具有重要的意義。圖像識別技術是疲勞駕駛檢測系統中的核心技術，它通過分析駕駛員的面部特征，如眼睛、嘴巴、頭部姿態等，來判斷駕駛員是否處于疲勞狀態，并及時發出警報或采取措施。圖像識別技術在疲勞駕駛系統中的應用主要分為兩類：基于視覺特征的方法和基于行為特征的方法?；谝曈X特征的方法是通過檢測駕駛員的眼睛閉合程度、眼睛睜開時間、眨眼頻率、眼球運動等指標來判斷疲勞程度。這種方法的優點是直觀、準確、實時，但也存在一些缺點，如受光照、遮擋、眼鏡等因素的影響，以及對個體差異的適應性不足?；谛袨樘卣鞯姆椒ㄊ峭ㄟ^檢測駕駛員的頭部姿態、面部表情、嘴巴張合程度、打哈欠頻率等指標來判斷疲勞程度。這種方法的優點是能夠反映駕駛員的整體狀態，但也存在一些缺點，如計算量大、實時性差、易受情緒等因素的干擾[2]。疲勞駕駛系統總體結構如圖1所示。

圖1 疲勞駕駛系統總體結構圖

目前，國內外已經有許多疲勞駕駛系統中圖像識別技術的應用案例。例如，美國Seeing Machines公司開發了一款名為Driver State System（DSS）的疲勞監測系統，該系統采用紅外攝像頭和紅外光源對駕駛員進行實時監測，并通過人工智能算法分析其眼睛和頭部姿態等特征，當檢測到疲勞時，會通過聲音和振動等方式提醒駕駛員。該系統已經被多家汽車廠商和運輸公司采用，如卡特彼勒、通用汽車等。另一個案例是中國北京理工大學開發的一款名為Fatigue Driving Detection System（FDDS）的疲勞監測系統，該系統采用可見光攝像頭對駕駛員進行實時監測，并通過深度學習算法分析其眼睛閉合程度、嘴巴張合程度、打哈欠頻率等特征，當檢測到疲勞時，會通過聲音和屏幕等方式提醒駕駛員。該系統已經在多個場景中進行了測試和驗證，如出租車、客車等[3]。

圖像識別技術在疲勞駕駛系統中還有很大的發展空間和潛力。未來的發展方向主要包括以下幾個方面：一是提高圖像識別技術的準確性和魯棒性，通過引入多模態信息、多視角信息、多尺度信息等，來增強對復雜環境和個體差異的適應能力；二是提高圖像識別技術的實時性和效率，通過優化算法結構、降低計算復雜度、利用邊緣計算等，來縮短響應時間和降低資源消耗；三是提高圖像識別技術的智能性和人性化，通過結合駕駛員的生理信號、心理狀態、駕駛習慣等，來提供更個性化和差異化的疲勞檢測和預警服務；四是提高圖像識別技術的可靠性和安全性，通過加強數據保護、隱私保護、異常處理等，來防止數據泄露、誤報、漏報等風險[4]。圖像識別技術可以根據不同的應用場景，采用不同的圖像處理方法，如邊緣檢測、特征提取、模式匹配、人臉識別等。在疲勞駕駛系統中，圖像識別技術主要用于捕捉和分析駕駛員的生理特征和行為特征，以判斷其是否處于疲勞狀態。

3 基于圖像識別技術的疲勞駕駛系統構建思路研究

3.1 系統框架設計

該系統主要由四個模塊組成，分別是圖像采集模塊、圖像預處理模塊、圖像識別模塊和疲勞判斷與提示模塊。圖像采集模塊負責通過攝像頭捕捉駕駛員的面部圖像，并將其傳輸到圖像預處理模塊。圖像預處理模塊負責對采集到的圖像進行灰度化、直方圖均衡化、噪聲濾波等操作，以提高圖像的質量和對比度。圖像識別模塊負責對預處理后的圖像進行人臉檢測和眼部定位，提取出駕駛員的面部特征和眼部狀態，如眼睛開合程度、眼睛閉合時間、眼睛閉合頻率等。疲勞判斷與提示模塊負責根據圖像識別模塊提供的數據，采用一定的算法和閾值，判斷駕駛員是否處于疲勞狀態，并根據不同程度的疲勞給出相應的提示和警告，如語音提示、振動提示、閃光提示等。為驗證該系統的有效性和可靠性，技術人員應提前設計好實驗活動，選取志愿者作為實驗對象，使之在不同時間段進行不同時長的駕駛任務，并使用該系統進行監測和評估。根據實驗結果分析該系統是否能準確地檢測出駕駛員的面部特征和眼部狀態，及時地發現并警示疲勞駕駛現象[5]。

3.2 疲勞檢測算法

基于眼睛特征的疲勞檢測算法是一種根據眼睛的閉合程度和持續時間來判斷駕駛員是否疲勞的算法。該算法主要功能如下。（1）人臉檢測。利用人臉檢測算法，如Haar級聯分類器，從圖像中定位出人臉區域。（2）眼睛定位。利用眼睛定位算法，如Active Shape Model（ASM），從人臉區域中提取出眼睛區域。（3）眼睛閉合程度計算。利用眼睛閉合程度計算算法，如眼睛縱橫比（EAR），計算出眼睛的閉合程度。（4）疲勞判斷。利用疲勞判斷算法，如固定閾值法或自適應閾值法，根據眼睛的閉合程度和持續時間，判斷駕駛員是否處于疲勞狀態。一個典型的基于眼睛特征的疲勞檢測算法案例是Drowsy Driver Detection System（DDDS），該系統利用攝像頭采集駕駛員面部圖像，并通過上述步驟實現對駕駛員疲勞狀態的實時監測和報警?？刹捎弥С窒蛄繖C（SVM）算法，利用疲勞指標作為輸入，疲勞等級作為輸出，建立疲勞評估模型，并通過交叉驗證和網格搜索方法，優化模型參數，提高模型準確性和泛化能力。

基于頭部姿態的疲勞檢測算法是一種根據頭部的傾斜角度和轉動角度來判斷駕駛員是否疲勞的算法。該算法可用于以下情況。（1）人臉檢測。同樣利用人臉檢測算法，從圖像中定位出人臉區域。（2）人臉對齊。利用人臉對齊算法，如3D Morphable Model（3DMM），將人臉區域旋轉和縮放到標準位置。（3）頭部姿態估計。利用頭部姿態估計算法，如Perspective-n-Point（PnP），根據人臉對齊后的圖像和預定義的3D人臉模型，估計出頭部的傾斜角度和轉動角度。（4）疲勞判斷。利用疲勞判斷算法，如固定閾值法或自適應閾值法，根據頭部的傾斜角度和轉動角度，判斷駕駛員是否處于疲勞狀態。一個典型的基于頭部姿態的疲勞檢測算法案例是Driver Fatigue Detection System（DFDS），該系統利用攝像頭采集駕駛員面部圖像，并通過上述步驟實現對駕駛員疲勞狀態的實時監測和報警。技術人員應根據檢測結果，不斷優化算法，提升疲勞判斷精確性，縮短響應時間。圖像識別算法在疲勞判斷實驗中的檢測結果如表1所示。

表1 疲勞判斷實驗結果

3.3 圖像識別與數據處理流程

基于圖像識別技術的疲勞駕駛系統是一種利用攝像頭采集駕駛員面部特征，通過計算機視覺和人工智能算法分析和判斷駕駛員是否處于疲勞狀態的智能系統。該系統主要由攝像頭、圖像處理單元、報警單元和數據存儲單元組成，圖像識別工作流程如下。（1）攝像頭實時捕捉并傳輸駕駛員面部圖像，包括眼睛、嘴巴、眉毛等部位。（2）圖像處理單元對接收到的圖像進行預處理，包括灰度化、二值化、去噪、增強等操作，以提高圖像質量和識別效率。（3）圖像處理單元根據預設的算法對圖像進行特征提取和分類，主要包括以下幾個方面。眼睛狀態識別：根據眼睛閉合程度、閉合時間、閉合頻率等參數判斷眼睛是否閉合，以及閉合程度是否超過閾值。嘴巴狀態識別：根據嘴巴張開程度、張開時間、張開頻率等參數判斷嘴巴是否張開，以及張開程度是否超過閾值。眉毛狀態識別：根據眉毛位置、角度、形狀等參數判斷眉毛是否皺緊，以及皺緊程度是否超過閾值。頭部姿態識別：根據頭部相對于車輛正前方的偏轉角度、傾斜角度、俯仰角度等參數判斷頭部是否偏離正常姿態，以及偏離程度是否超過閾值。面部表情識別：根據面部肌肉運動、皮膚紋理變化等參數判斷面部是否出現疲勞相關的表情，如困倦、無神、苦澀等。

圖像處理單元綜合以上各個方面的識別結果，計算出一個綜合的疲勞指數，并與預設的報警閾值進行比較，如果超過報警閾值，則認為駕駛員處于疲勞狀態，需要進行報警。報警單元根據圖像處理單元的報警信號，采取相應的報警措施，包括聲光報警、振動報警、語音提示等，以提醒駕駛員注意休息或更換駕駛。數據存儲單元將圖像處理單元的識別結果和報警記錄保存在本地或云端，以便進行后續的分析和評估。在數據處理過程中，可對采集到的圖像進行灰度化、直方圖均衡化、噪聲濾波等操作，提高圖像質量和對比度，應利用人臉檢測算法定位駕駛員的眼睛、嘴巴等特征區域，計算各個特征參數，如眼睛閉合程度、嘴巴張開程度、頭部傾斜角度等，根據預設的閾值判斷駕駛員是否處于疲勞狀態。根據數據分析的結果，給出相應的疲勞等級和提示信息，如正常、輕度疲勞、中度疲勞、重度疲勞等，通過語音或顯示屏向駕駛員發出警告或建議，如休息、喝水、換人等。

4 結論

圖像識別技術在疲勞駕駛系統中應用廣泛，未來發展趨勢是向更精準、智能、個性化和多元融合方向發展，以提高對疲勞駕駛的監測與預警能力，降低道路交通事故風險。技術人員應強化車載智能終端、提升圖像處理能力，實現車端本地識別，降低對網絡的依賴，結合駕駛員個人化模型，實現對不同人精準的疲勞狀態預測，積極應用新技術如深度學習、多傳感器融合提高識別的魯棒性。