基于表情及姿势的机车司机疲劳驾驶监测技巧

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基于表情及姿势的机车司机疲劳驾驶监测技巧

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毕业论文范文题目：基于表情及姿势的机车司机疲劳驾驶监测技巧，论文范文关键词：基于表情及姿势的机车司机疲劳驾驶监测技巧
基于表情及姿势的机车司机疲劳驾驶监测技巧毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：当今世界铁路运输业蓬勃发展,中国铁路交通发展迅猛。跟着铁路的敏捷发展所引发的问题也越来越多：机车驾驶速度越高随之引发的保险问题愈显凸起。既要保障列车行车保险,又要保障机车运行安稳、舒服。影响机车驾驶保险性的因素很多,而机车司机的畸形驾驶也显得更为重要,机车驾驶员在列车运行保险性方面,盘踞着不可忽视的地位。传统的疲劳驾驶监测技巧有基于人眼的疲劳状况监测、基于头部地位的疲劳状况监测。这些疲劳状况的监测存在着必定的弊病,无奈克服光照强度的变更、遮挡、重合等影响（本文此处忽略..）；而基于生理参数(如EEG、ECG、EOG等)的疲劳状况监测,属于接触的监测方法,对驾驶员的驾驶状况有必定的影响。经考察可知,我国火车司机在值乘期间,须要按照接收到的信号做出一系列的规定性手势动作。鉴于此,提出了一种专用于机车司机的驾驶状况监测技巧——基于机车司机的姿势,即机车司机规定性手势的,机车司机疲劳驾驶状况监测技巧。模仿机车驾驶过程,在实验室环境中获取所需的机车司机驾驶状况监测视频文件。对所得到的视频文件对其进行必定的处理,通过断定手势的标准性与标准（此处忽略..）性对机车司机的驾驶状况进行检测。首先对机车司机驾驶过程的视频文件进行必定的预处理。通过混淆高斯模型对视频文件进行背景建模与活动目标(手势)的实时检测。在对背景图像始终的更新的过程中,对手势呈现与否进行断定。当检测到手势目标呈现后,结束混淆高斯模型算法的利用,记录此时的背景图像；而后利用五帧间的帧间差分法进行相邻帧的比较,通过阈值的设置,断定是否相邻的五帧间存在差别。若五帧间的差别小于所设定的阈值,则认为此时为机车司机所做出的规定的手势；之后,通过肤色模型的转（略..）换对手势图像进前进一步的正确提取。经肤色模型处理所得到的图像可能存在着必定的空洞等景象,须要通过腐化、扩大等数字状况学滤波的方法对其进行修改,以便得到清楚正确的手势的二值图像；最后对手势的二值图像进行辨认与断定。采取外形高低文算法、HOG特点跟AdaBoost分类器等对手势的二值图像进行目标的辨认与综合的断定,进而断定出司机的驾驶状况。一方面,利用HOG特点跟AdaBoost分类器对其进行分类辨认。首先须要利用AdaBoost分类器对大量的手势图像的HO（文章此处忽略..）G特点进行练习,得到可能对各个手势进行分类的强分类器。之后通过强分类器对待匹配的手势的二值图像的HOG特点进行分类,以断定是否是规定的手势,以及其是否合乎请求；另一方面,利用外形高低文算法,打算手势的二值图像与模板图像的匹配代价,进而对手势的标准型进行断定。通过上述两种方法综合断定手势的标准性,实现对机车司机驾驶状况的分析与监测的工作。大量的实验数据表明,通过上述的一系列的算法的打算,可能较为正确的对机车驾驶的视频文件进行驾驶状况的监测。

以上为本篇毕业论文范文基于表情及姿势的机车司机疲劳驾驶监测技巧的介绍部分。

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