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文献综述
一 国内外现状与发展动态随着经济社会的迅猛发展和人们生活水平的提高,汽车保有量呈持续增长趋势,随之而来的道路交通事故给全球带来了巨大的经济损失和人员伤亡。
在交通事故引发的众多原因中疲劳驾驶被证明是造成交通事故的重要诱因。
研究表明,绝大多数因疲劳驾驶导致的交通事故可以通过事前及时预警的方式有效地避免。
在当今国内外也出现了许多研究方法，如基于融合脸部特征变化和头部特征变化的疲劳检测，通过智能手表检测脉搏，血压判断疲劳状态，基于眼部自商图-梯度图共生矩阵的疲劳驾驶检测等。
在国外有研究学者使用Ada-boost检测人脸框架,如果没有定位人脸或者定位到两个以上人脸,使用SVM分类器检测出漏掉或者去掉司机以外的误检人脸,在准确获取人脸后调用D lib开源库,标注人脸特征点,根据眼睛特征点之间的设定比例值判断人眼是否闭合,超过设定时间则可以判定疲劳状态,给出疲劳预警。
二、研究内容及可行性分析FPGA具有许多特点和优势，易于维护，方便移植，升级和拓展；具有更快的速度，更高的带宽，满足实时处理的需求；具有灵活性，强并行处理能力，高集成性的特点。
为疲劳驾驶在线实时检测提供了良好的实现方案。
因此,本课题利用视频处理技术,通过对驾驶员眼睛睁闭状态的实时监测来实现疲劳判断,以FPGA集成设计相应的控制与处理模块,开发出疲劳驾驶实时在线检测系统并进行实验验证。
PERCLOS(Percentage of Eyelid Closure Time,单位时间内眼睛闭合时间所占的百分比)眼动特征的疲劳驾驶检测具有非侵入性和相关性好的优点,已成为检测疲劳驾驶最有效的技术手段之一。
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