基于PERCLOS—驾驶员疲劳检测系统

徐 浩洋
河南财经政法大学计算机与信息工程学院

摘要

本文描述了PERCLOS测试驾驶疲劳的机理，并介绍了疲劳算法识别。首先，使用肤色模型粗略地检测人
脸的出入口区域，并根据驾驶员面部的几何特征，准确定位眼睛。然后，根据眼部区域的白色像素数和闭眼持续时
间，判断驾驶员的状态。最后实现了疲劳检测决策，结果表明系统能够准确定位眼睛并判断驾驶员的疲劳状态。

关键词

PERCLOS；驾驶疲劳；面部识别；疲劳检测系统

参考

[1]陈明伟，袁晓华，潘敏，谢文丽.从交通事故的分

析和统计中预防.中国安全科学，2004，14（8）：59-64

[2]沈培敏，雷科，陈伯辉 . 交通量 1；s 中人为因素

的分析与策略 . 安全和健康，2004，（19）：41-43

[3]L. Lang 和 H. Qi，“结 合 PERCLOS 和 AECS 的 驾 驶

员疲劳监测算法的研究”，2008 年计算机科学与软件工程

国际会议，湖北，2008

[4]P. Zheng 和 C. Q. Zhang，“基 于 PE RCLOS 的 疲 劳

检测系统的硬件设计”，2011 年第三届多媒体信息网络与

安全国际会议，上海，2011 年

[5]张玉进，图像工程，“图像处理与分析”，北京：

清华出版社，1999.

[6]史克伟，傅希天，蔡安妮和孙金高，“YCrCb 图像

中的不对称面部分割”，第五届亚太会议 . 第四届通信光

电子与通信学术会议，中国北京，1999 年

[7]郑培，宋正和，周毅明，“基于 PERCLOS 的电机

驾驶员法提谷 e 识别算法”，中国农业大学学报，2002，

7（2）

[8]D. Sommer 和 M. Golz，“基于 PERCLOS 的当前疲劳

监测技术的评估”，2010 年 IEEE 医学和生物学工程国际

会议，布宜诺斯艾利斯，2010 年

[9]G.B.Solanke 和 S.Gore，“使用 YCbCr 颜色模型检测

人类肤色检测的 GPU 加速计算”，2017 年计算，通信控

制与自动化（ICCUBEA），浦那，2017