基于人脸识别的疲劳驾驶系统中图像识别技术分析

马汝祯

广州商学院，广东广州，511363

0 引言

为强化图像识别技术应用效果，提升疲劳驾驶系统安全防护与预警效果，应主动使用更为精确、智能的识别算法，做到早期预警和精确判断驾驶员疲劳状态。技术人员可将识别范围扩展到全身更多部位，结合多模式监测，更全面判断疲劳状况。还可与其他生物特征识别相结合，如生理信号、行为习惯等，实现多维识别。

1 图像识别技术的原理与基本特点

图像识别技术是一种利用计算机分析和处理图像信息的技术，可以从图像中提取有用特征，然后根据这些特征对图像进行分类、识别或理解。图像预处理是图像识别的第一步，目的是对图像进行变换加工，以便于后续的分析和处理。图像预处理的方法有很多，例如灰度化、二值化、滤波、增强、归一化等。特征提取是图像识别技术的核心步骤，可从图像中抽取出能够反映图像内容和性质的特征向量，以便于后续的分类或识别。特征提取方法包含边缘检测、角点检测、纹理分析、形状分析、颜色分析等。分类或识别是图像识别技术的最终目标，目的是根据提取出的特征向量，将图像划分为不同的类别或者识别出图像中的目标。分类或识别的方法有最近邻法、支持向量机、神经网络、决策树、随机森林等。图像识别技术已经广泛应用于医疗、安防、教育、娱乐等领域，未来还将拓展到更多的行业和场景，如智能交通、智能制造、智能农业等，在应用模式方面，图像识别技术已经从单一的静态图像识别发展到动态视频识别，未来还将结合语音、文本等多模态信息，实现更丰富和自然的人机交互。现阶段图像识别技术已从粗略分类识别发展到精细检测阶段，未来还将利用更先进的算法和硬件，提高图像识别的准确性、实时性和鲁棒性[1]。

2 疲劳驾驶系统中图像识别技术的应用状况与发展方向

疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一，为了提高道路安全，研究并开发疲劳驾驶检测系统具有重要的意义。图像识别技术是疲劳驾驶检测系统中的核心技术，它通过分析驾驶员的面部特征，如眼睛、嘴巴、头部姿态等，来判断驾驶员是否处于疲劳状态，并及时发出警报或采取措施。图像识别技术在疲劳驾驶系统中的应用主要分为两类：基于视觉特征的方法和基于行为特征的方法。基于视觉特征的方法是通过检测驾驶员的眼睛闭合程度、眼睛睁开时间、眨眼频率、眼球运动等指标来判断疲劳程度。这种方法的优点是直观、准确、实时，但也存在一些缺点，如受光照、遮挡、眼镜等因素的影响，以及对个体差异的适应性不足。基于行为特征的方法是通过检测驾驶员的头部姿态、面部表情、嘴巴张合程度、打哈欠频率等指标来判断疲劳程度。这种方法的优点是能够反映驾驶员的整体状态，但也存在一些缺点，如计算量大、实时性差、易受情绪等因素的干扰[2]。疲劳驾驶系统总体结构如图1所示。

图1 疲劳驾驶系统总体结构图

目前，国内外已经有许多疲劳驾驶系统中图像识别技术的应用案例。例如，美国Seeing Machines公司开发了一款名为Driver State System（DSS）的疲劳监测系统，该系统采用红外摄像头和红外光源对驾驶员进行实时监测，并通过人工智能算法分析其眼睛和头部姿态等特征，当检测到疲劳时，会通过声音和振动等方式提醒驾驶员。该系统已经被多家汽车厂商和运输公司采用，如卡特彼勒、通用汽车等。另一个案例是中国北京理工大学开发的一款名为Fatigue Driving Detection System（FDDS）的疲劳监测系统，该系统采用可见光摄像头对驾驶员进行实时监测，并通过深度学习算法分析其眼睛闭合程度、嘴巴张合程度、打哈欠频率等特征，当检测到疲劳时，会通过声音和屏幕等方式提醒驾驶员。该系统已经在多个场景中进行了测试和验证，如出租车、客车等[3]。

图像识别技术在疲劳驾驶系统中还有很大的发展空间和潜力。未来的发展方向主要包括以下几个方面：一是提高图像识别技术的准确性和鲁棒性，通过引入多模态信息、多视角信息、多尺度信息等，来增强对复杂环境和个体差异的适应能力；二是提高图像识别技术的实时性和效率，通过优化算法结构、降低计算复杂度、利用边缘计算等，来缩短响应时间和降低资源消耗；三是提高图像识别技术的智能性和人性化，通过结合驾驶员的生理信号、心理状态、驾驶习惯等，来提供更个性化和差异化的疲劳检测和预警服务；四是提高图像识别技术的可靠性和安全性，通过加强数据保护、隐私保护、异常处理等，来防止数据泄露、误报、漏报等风险[4]。图像识别技术可以根据不同的应用场景，采用不同的图像处理方法，如边缘检测、特征提取、模式匹配、人脸识别等。在疲劳驾驶系统中，图像识别技术主要用于捕捉和分析驾驶员的生理特征和行为特征，以判断其是否处于疲劳状态。

3 基于图像识别技术的疲劳驾驶系统构建思路研究

3.1 系统框架设计

该系统主要由四个模块组成，分别是图像采集模块、图像预处理模块、图像识别模块和疲劳判断与提示模块。图像采集模块负责通过摄像头捕捉驾驶员的面部图像，并将其传输到图像预处理模块。图像预处理模块负责对采集到的图像进行灰度化、直方图均衡化、噪声滤波等操作，以提高图像的质量和对比度。图像识别模块负责对预处理后的图像进行人脸检测和眼部定位，提取出驾驶员的面部特征和眼部状态，如眼睛开合程度、眼睛闭合时间、眼睛闭合频率等。疲劳判断与提示模块负责根据图像识别模块提供的数据，采用一定的算法和阈值，判断驾驶员是否处于疲劳状态，并根据不同程度的疲劳给出相应的提示和警告，如语音提示、振动提示、闪光提示等。为验证该系统的有效性和可靠性，技术人员应提前设计好实验活动，选取志愿者作为实验对象，使之在不同时间段进行不同时长的驾驶任务，并使用该系统进行监测和评估。根据实验结果分析该系统是否能准确地检测出驾驶员的面部特征和眼部状态，及时地发现并警示疲劳驾驶现象[5]。

3.2 疲劳检测算法

基于眼睛特征的疲劳检测算法是一种根据眼睛的闭合程度和持续时间来判断驾驶员是否疲劳的算法。该算法主要功能如下。（1）人脸检测。利用人脸检测算法，如Haar级联分类器，从图像中定位出人脸区域。（2）眼睛定位。利用眼睛定位算法，如Active Shape Model（ASM），从人脸区域中提取出眼睛区域。（3）眼睛闭合程度计算。利用眼睛闭合程度计算算法，如眼睛纵横比（EAR），计算出眼睛的闭合程度。（4）疲劳判断。利用疲劳判断算法，如固定阈值法或自适应阈值法，根据眼睛的闭合程度和持续时间，判断驾驶员是否处于疲劳状态。一个典型的基于眼睛特征的疲劳检测算法案例是Drowsy Driver Detection System（DDDS），该系统利用摄像头采集驾驶员面部图像，并通过上述步骤实现对驾驶员疲劳状态的实时监测和报警。可采用支持向量机（SVM）算法，利用疲劳指标作为输入，疲劳等级作为输出，建立疲劳评估模型，并通过交叉验证和网格搜索方法，优化模型参数，提高模型准确性和泛化能力。

基于头部姿态的疲劳检测算法是一种根据头部的倾斜角度和转动角度来判断驾驶员是否疲劳的算法。该算法可用于以下情况。（1）人脸检测。同样利用人脸检测算法，从图像中定位出人脸区域。（2）人脸对齐。利用人脸对齐算法，如3D Morphable Model（3DMM），将人脸区域旋转和缩放到标准位置。（3）头部姿态估计。利用头部姿态估计算法，如Perspective-n-Point（PnP），根据人脸对齐后的图像和预定义的3D人脸模型，估计出头部的倾斜角度和转动角度。（4）疲劳判断。利用疲劳判断算法，如固定阈值法或自适应阈值法，根据头部的倾斜角度和转动角度，判断驾驶员是否处于疲劳状态。一个典型的基于头部姿态的疲劳检测算法案例是Driver Fatigue Detection System（DFDS），该系统利用摄像头采集驾驶员面部图像，并通过上述步骤实现对驾驶员疲劳状态的实时监测和报警。技术人员应根据检测结果，不断优化算法，提升疲劳判断精确性，缩短响应时间。图像识别算法在疲劳判断实验中的检测结果如表1所示。

表1 疲劳判断实验结果

3.3 图像识别与数据处理流程

基于图像识别技术的疲劳驾驶系统是一种利用摄像头采集驾驶员面部特征，通过计算机视觉和人工智能算法分析和判断驾驶员是否处于疲劳状态的智能系统。该系统主要由摄像头、图像处理单元、报警单元和数据存储单元组成，图像识别工作流程如下。（1）摄像头实时捕捉并传输驾驶员面部图像，包括眼睛、嘴巴、眉毛等部位。（2）图像处理单元对接收到的图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪、增强等操作，以提高图像质量和识别效率。（3）图像处理单元根据预设的算法对图像进行特征提取和分类，主要包括以下几个方面。眼睛状态识别：根据眼睛闭合程度、闭合时间、闭合频率等参数判断眼睛是否闭合，以及闭合程度是否超过阈值。嘴巴状态识别：根据嘴巴张开程度、张开时间、张开频率等参数判断嘴巴是否张开，以及张开程度是否超过阈值。眉毛状态识别：根据眉毛位置、角度、形状等参数判断眉毛是否皱紧，以及皱紧程度是否超过阈值。头部姿态识别：根据头部相对于车辆正前方的偏转角度、倾斜角度、俯仰角度等参数判断头部是否偏离正常姿态，以及偏离程度是否超过阈值。面部表情识别：根据面部肌肉运动、皮肤纹理变化等参数判断面部是否出现疲劳相关的表情，如困倦、无神、苦涩等。

图像处理单元综合以上各个方面的识别结果，计算出一个综合的疲劳指数，并与预设的报警阈值进行比较，如果超过报警阈值，则认为驾驶员处于疲劳状态，需要进行报警。报警单元根据图像处理单元的报警信号，采取相应的报警措施，包括声光报警、振动报警、语音提示等，以提醒驾驶员注意休息或更换驾驶。数据存储单元将图像处理单元的识别结果和报警记录保存在本地或云端，以便进行后续的分析和评估。在数据处理过程中，可对采集到的图像进行灰度化、直方图均衡化、噪声滤波等操作，提高图像质量和对比度，应利用人脸检测算法定位驾驶员的眼睛、嘴巴等特征区域，计算各个特征参数，如眼睛闭合程度、嘴巴张开程度、头部倾斜角度等，根据预设的阈值判断驾驶员是否处于疲劳状态。根据数据分析的结果，给出相应的疲劳等级和提示信息，如正常、轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳等，通过语音或显示屏向驾驶员发出警告或建议，如休息、喝水、换人等。

4 结论

图像识别技术在疲劳驾驶系统中应用广泛，未来发展趋势是向更精准、智能、个性化和多元融合方向发展，以提高对疲劳驾驶的监测与预警能力，降低道路交通事故风险。技术人员应强化车载智能终端、提升图像处理能力，实现车端本地识别，降低对网络的依赖，结合驾驶员个人化模型，实现对不同人精准的疲劳状态预测，积极应用新技术如深度学习、多传感器融合提高识别的鲁棒性。