Annual: 2019

PR048 »
基于Intel SOC的眼疲劳检测装置
📁Machine Learning
👤三军 刘
 (湖北民族大学)
📅Sep 20, 2019
Regional Final



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PR048 » 基于Intel SOC的眼疲劳检测装置

Description

利用Intel FPGA技术设计并制作了一款能够有效检测眼疲劳,从而帮助用户预防近视的SOPC系统。本设计利用Intel的DE10-nano平台来采集人的眨眼率,首先使用运行的Linux的ARM硬核驱动摄像头OV5640,将人眼的图像数据通过h2f总线传到HPS端DDR3特定地址的存储区域中,利用FPGA高速的并行处理特点对采集的图像进行差分处理,灰度处理,二值化处理,再通过PERCLOS算法来得到眼睛的疲劳信息。在发生疲劳时通过CC3200WIFI模块在手机客户端的APP进行提醒又或者通过GPRS模块进行远距离的短信报警。整个系统具有检测准确度高、价格便宜、升级维护方便等优点,同时,系统集成的物联网技术使得父母可以实时对小孩的用眼进行监管,进一步增强了预防的效果。又利用了FPGA方便灵活的设计优势和RAM对数据高速的处理运算能力,使得整个的设计具有速度快,结果准确,稳定性高,成本相对较低等特点。

Demo Video

  • URL: https://v.youku.com/v_show/id_XNDM5MDY4Nzk0MA==.html

  • Project Proposal

    1. High-level Project Description

         利用Intel FPGA技术设计并制作了一款能够有效检测眼疲劳,从而帮助用户预防近视的SOC系统。首先是从人眼的大数据得到人眼部疲劳特征的数据集,数据集主要包括:CalebA人脸数据集、CAS-PEAL,根据这些特征通过卷积神经网络的方法将数据集训练,得到人眼疲劳的模型。利用DE10-nano平台驱动OV5640摄像头来采集人的面部数据,随后利用FPGA的高速并行处理的特点对采集的图像进行差分处理,灰度处理,二值化处理,再通过PERCLOS算法以及与之前得到的眼疲劳的模型进行对比得到眼睛的疲劳信息。在发生疲劳时通过CC3200WIFI模块在用户亲友手机客户端的APP上进行提醒,也可以通过GPRS模块进行远距离的短信报警。整个系统具有检测准确度高、价格便宜、升级维护方便等优点,同时,系统集成的物联网技术使得父母可以实时对小孩的用眼进行监管,进一步增强了预防的效果。又利用了FPGA方便灵活的设计优势和ARM对数据高速的处理运算能力,使得整个的设计具有速度快,结果准确,稳定性高,成本相对较低等特点。

    2. Block Diagram

    系统整体设计

         为了精确的得到结果,需要对人脸和人眼的疲劳特征进行采集。人脸特征:揉眼睛、流泪、皱眉等。

     图1 人眼疲劳特征

    人眼特征

    1.眼睛发红与血丝,如图2

    图2 人眼特征

    2.眨眼的频次

    正常眨眼频率为每分钟16-20次。但是当我们在看电子显示屏  等设备时,注意力因集中于屏幕内容,而使眨眼次数在无形中减少,眨眼次数是每分钟7-8次,从而也降低了眼内润滑剂和泪液的分泌。

    3.眼睛闭和时间所占的百分比

    统计将眼帘闭合时间占一段时间的百分比作为生理疲劳的测量指标。

    通过OpenCV对图像中人脸和人眼睛部分进行提取:

    人脸检测:

    1.OpenCV中含有Haar特征分类器,为xml文件,记录了面部正面、侧面、左右眼、鼻子、笑脸、上半身等多个Haar特征数据,通过对输入图片进行级联筛选查找人脸。

    2.标定该区域。后续操作会在已标定的人脸区域中进行,缩小计算区域,排除非人脸因素的干扰,极大地提高了系统的运行速率。

    图3 人脸检测

    人眼检测:

    根据中国传统的三庭五眼的先验知识,粗略定位肯定存在人眼的大致区域,该区域可能同时包含眉毛,发角等干扰,但却进一步地缩小了计算区域。

    图4 人眼检测

    深度神经网络技术:

    人脸特征识别  -- 揉眼睛/畏光

    人眼特征检测  --  眼睛发红有血丝/眼睛闭合

    图5 深度神经网络技术

    数据集

    1.CalebA人脸数据集是香港中文大学的开放数据,包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片,并且都做好了特征标记,这对人脸相关的训练是非常好用的数据集。

    2.CAS-PEAL是中科院计算技术研究所在2003年完成的包含1040位志愿者的工99450幅人脸图片的数据库。该数据库涵盖了姿态、表情、装饰、光照、背景、距离和时间等特征的变化。

    PERCLOS(Percentange of Eyelid Closure Over the Pupil Time)算法

    1.该算法法最早由卡内基梅隆研究所提出,后被广泛应用于驾驶人疲劳研究中;

    2.P80准则——眼部闭合面积达到或超过80%时就判定眼部处于闭合状态,来统计眼部闭合之间所占比例;

    3.具体的测量方法是:用摄像机采集驾驶人的脸部图像,逐帧分离出眼部区域,判断眼部是否闭合 -> 神经网络方法;

    4.通过统计一定时间内眼部闭合的帧数占总帧数的百分比确定眼部闭合时间所占的百分比。

    人工智能眼疲劳识别系统系统方案及工作流程:

    通过视频采集设备获得实时图像,自动分析眼睛特征如血丝以及面部特征等信息来确定精神状态,并结合如眨眼频率、眨眼快慢,眼睛闭合等,加权计算出预测结果,并给出相应的预警提示。

    流程图如图6:

    图6 流程图

    本设计采用的是模块化的设计,也就是说每一个功能就是由一个独立的模块来实现,最后整个的设计就是所有模块的整合。其中图像的采集和在FPGA中对采集图像的处理以及PERCLOS疲劳算法是整个设计的关键。

        本设计的应用针对的对象是青少年这一个群体,设计的主要功能就是将人眼部的活动信息采集,通过算法来确定测试人员眼睛是否疲劳,如果疲劳将会有多方面的提醒。主控的FPGA开发板是Intel公司的DE-10 nano,使用运行的LinuxARM硬核驱动CMOS摄像头OV5640,将人眼的图像数据通过h2f总线传到HPSDDR3特定地址的存储区域中,因为人的面部有诸多的特征信息不方便后续的处理,所以需要通过差分处理,灰度处理,二值化处理等相关的图像处理手段,将人眼部图像信息更加的鲜明,再通过PERCLOS算法来判断眼睛是否疲劳,如果发生疲劳就可以通过CC3200WIFI模块在手机客户端的APP进行提醒又或者通过GPRS模块进行远距离的短信报警。

        为了使得系统更加的简洁优化,本设计采用的是模块化设计思想,所有的模块都是通过整体的结构分离出来的,设计的整体框图如图7所示。

    图7 设计总体框图

        在系统的整体框图中可以发现,系统的整体设计是一种顺序化的设计思想,每一部分的结果都能影响下一个部分的进行,所以在基于整体内部是单线的设计方案,每一部分都要尽可能的减少误差才能最大化的保证设计最终呈现结果的准确性。

     

    3. Intel FPGA Virtues in Your Project

        目前多种方式可以进行数字图像处理,如市面上比较常见的单片机或者DSP系统都是可以进行数字图像的处理,但是它们的内部的结构简单,芯片的集成度不够高,导致稳定性差,处理速度达不到要求,所以最终决定采用FPGA作为硬件平台。FPGA平台来进行本设计主要的优点是:

    1.硬件集成度高:利用FPGA芯片内部资源丰富,可以在外围扩展电路较少的情况下实现检测系统的设计。

    2.处理速度快DE10-nano开发板的FPGA芯片工作时钟为100MHz,每个工作周期时间较短;而FPGA具有并行处理能力,能更好地实现实时数字图像处理的目的。

    3.可移植性好FPGA编程设计模块理解简单,规范性强,使移植容易。

    4.开发周期短,提高了设计效率FPGA内部具有很多已经封装好的IP核,调用非常简单,软件的开发平台功能强大,可以快速实例化和验证模块。

    4. Design Introduction

        我国是世界上拥有近视眼青少年最多的国家。青少年近视率之所以如此之高,一方面是因为电子设备的广泛普及,青少年缺乏自制力,对电子设备非常依赖,电子设备对眼睛的辐射加速了眼睛的疲劳,长期眼睛疲劳而引起的近视;另一方面是因为青少年学习压力之大,长时间学习而导致眼睛疲劳,但是有不懂得合理的安排时间,久而久之,眼睛近视。如何解决青少年的近视问题一直是我国亟待完成的一个课题,目前,医学上并没有除手术外的根治近视的有效方案,但是手术就必然存在着风险,因此,解决此类问题最为关键的就是对眼睛的疲劳进行时时的监控,当眼睛处于疲劳状态时,适当的去休息,劳逸结合,既提高了学习效率,又可以有效的预防近视。一种眼疲劳的检测与提醒装置成为本作品的研究内容。

        同时,通过分析社会需求,此产品未来有很好的发展市场。孩子偷玩手机,父母不知道,却发现孩子的视力越来越差,学习成绩一落千丈,父母抓着耳朵和脸颊高兴地玩;孩子的坐姿不正确,写这本书非常接近,但有许多学生在学校,教师不能全面,发现每个学生的不规则的姿势和正确的,不良的坐姿形成习惯,近视更不用说,也影响骨骼的发展;孩子们玩了一整天的电脑游戏,当父母下班时,他们不得不说他们刚刚开始玩了一段时间,父母不知道他们的孩子玩多久,随着时间的推移,孩子们戴眼镜是因为电脑辐射。青少年一般都有或多或少不恰当的眼部使用行为,并且不知道如何预防眼部疲劳,家长很担心孩子的视力直线,也很无奈。从这些方面来看,眼疲劳检测预警装置将得到广泛的应用。

        目前市场上的眼疲劳预防产品良莠不齐,效果不明显。目前市场上的一系列产品大致可以分为两大类:预防类:眼灯、眼镜、坐姿提醒设备等矫正类:如视力矫正器、珍惜光明药物等,在一定程度上抑制了青少年近视的发生率,但这些产品大多没有科学数据作为依据,不能从根本上解决问题。大多数问题都是为了抑制问题发生后事物的发展。本设计将从源头上解决这一问题,科学地提出眼疲劳程度,及时休息,配合相关APP,以便家长和老师了解相关数据,制定合理的计划,使青少年完全远离近视。目前市场上已经有一些关于眼疲劳检测的产品,但这些产品都是应用于驾驶员的疲劳驾驶,并且没有联网,它们不够灵活和方便。在这些方面,我们的眼睛疲劳检测和报警装置可以被市场所接受。

    5. Function Description

    1.图像采集、存储与VGA显示:通过摄像头OV5640DE10开发板和VGA接口显示器来实现

    2.疲劳检测:开发板的ARM端通过C语言编写了差分处理,灰度处理,二值化处理以及PERCLOS疲劳算法来检测。

    3.内部数据处理FPGA端从SDRAM中读出数据并传送给ARM端处理,经算法分析处理后得到分级结果,ARM调用Linux的驱动来控制FPGA端的GPIO和其它功能性IP核进行数据的发送和显示工作。

    4.远程显示与控制:对于近距离可以通过CC3200WIFI模块建立一个局域网进行报警提醒,对于远距离可以通过GPRS模块进行短信的提醒。

    6. Performance Parameters

    硬件平台

           本设计的图像采集、存储与VGA显示是通过摄像头OV5640,DE10开发板和VGA接口显示器来实现的。

          1.摄像头本设计的核心是基于图像数据处理,它直接决定这烟叶分级的结果,所以摄像头工作显得至关重要。摄像头我们采用了OV5640摄像头,该摄像头是一款500万像素的高速摄像头,支持闪光灯、自动对焦等功能。当采集到人眼部活动信息时,摄像头将图像数据采集然后发送给DE10-nano,此后该数据经ARM处理分级得到分级结果,摄像头便开始采集下一帧图像数据。

           2.DE10-nano开发板DE10-nano 是一款基于Intel SOC的开发套件,它把一个Cyclone FPGA和一个双核ARM Cortex-A9处理器的能力集于一身,拥有丰富的IO接口资源。本设计中DE10-Nano担任了核心的工作,图像数据的采集、处理以及将数据发送到WIFI模块实现远程提醒。

    硬件开发使用Quartus Prime和Platform Designer。硬件设计工作如下:

         (1).在Platform Designer软件中添加HPS组件以及各外围器件(如片内存储器、PIO、定时器、UART、片外存储器、DMA等)[5],并定制和配置它们的功能;分配外设地址及中断号;设定复位地址;最后生成系统。也可以添加用户自定义外设以实现定制功能,减轻CPU工作负担。

        (2).使用Platform Designer生成含HPS的系统后,会得到一个.qsys后缀的文件,将其集成到整个Quartus Prime工程中。然后可以在Quartus Prime工程中加入qsys系统以外的逻辑,大多数基于SoC FPGA器件的系统优势所在。用户可以将HPS高性能处理器和具有强大并行处理能力的FPGA高度整合,以得到最佳的性能。

         (3).使用Quartus Prime软件来选取具体的SoC FPGA器件型号;然后为系统分配引脚,对于HPS,主要是设置SDRAM的引脚电平和IO Bank电平。

         (4).使用Quartus Prime编程器和Intel FPGA下载电缆,将配置文件(用户定制的含HPS系统的硬件设计)下载到目标板上硬件平台。

    软件及算法

           其中SoC FPGA系统设计的基本软件工具包括:

           1.Quartus Prime,用于完成SoC系统的分析综合、硬件优化、适配、配置文件编程下载以及硬件系统测试等;

           2.Platform Designer,它是HPS硬核处理器的开发包,用于实现HPS系统配置、生成以及与HPS系统相关的监控和软件调试平台的生成;

           3.Modelsim,用于对Qsys生成的基于HPS组件的HDL描述语言程序进行系统功能仿真;

           4.SoC EDS,这是厂家针对SoC FPGA芯片专门开发定制的一个工具,该工具类似一个Linux虚拟机,包含了很多通用或专用的工具,支持Linux系统中常用的各种命令如cd、ls、chmod、cat、make、也包含了一些专用的工具,如用于生成dts文件的spocdts工具、用于生成Altera专属的preloader头文件作用的mkpimage工具,用以烧写uboot和preloader文件到sd卡中用的alt-boot-disk-util工具等等。使用SoC EDS,可以针对特定的硬件工程生成相应的uboot源码并编译到uboot镜像文件,也可以实现对Linux应用程序、内核和驱动的编译。既在不安装Linux操作系统的情况下,就能完成基于HPS系统的软件开发和调试。

    其中PERCLOS实际应用计算:

          在设计时,如果按照表达式来计算PERCLOS的值,由于开始计时的初始位置不好确定,所以t1 ~t 4不容易得到,从而导致准确的计算PERCLOS值会比较困难。而换个角度来分析,只要能够检测出眼睛睁开的时间和眼睛闭合的时间,同样可以计算出 PERCLOS的值。采集系统使用的摄像头采集图像的速度为25 帧/s,即采集每帧图像所花时间为40ms因此,如果要计算每秒内的 PERCLOS,只需知道该秒内眼睛处于闭合状态的图像帧数,此时每秒的PERCLOS计算公式为:。25 为每秒采集的总图像帧数,num(close)为该秒内眼睛处于闭合状态的图像帧数。而如果是计算一段时间内的 PERCLOS 值,则计算公式为:,n*25表示 n 秒时间采集的总的图像帧数,num(close) 则为 n 秒时间内眼睛处于闭合状态的图像帧数,如果PERCLOS> 0.2时则认为被检测人员处于疲劳状态。

     PERCLOS 计算原理图

    7. Design Architecture

        该系统的工作流程可分为以下步骤:

    步骤一:摄像头OV5640对人眼部活动图像进行采集;

    步骤二:将图像数据传给DE10-nano开发板;

    步骤三DE10-nano开发板接收到数据后,FPGA端从SDRAM中读出数据并传送给ARM端处理,经算法分析处理后得到分级结果,ARM调用Linux的驱动来控制FPGA端的GPIO和其它功能性IP核进行数据的发送和显示工作。

    各步骤具体内容和一些参数性能如下:

    一、图像信息采集

        使用基于肤色的人脸分割方法来检测出人脸的位置,也可使用“基于红外光源的双通道图像采集差分方法”或“基于红外光源的单通道图像采集法”来确定人眼睛的具体位置,然后再使用“利用人脸识别技术”或“基于红外光源的双通道图像采集差分方法”或“基于红外光源的单通道图像采集法”来获取人眼部活动信息的图像,再利用PERCLOS算法检测人眼疲劳状态。

        设计在实现检测眼疲劳的过程都是保证非接触式和全自动化,DE10-nano作为控制核心控制着CC3200WIFI发送数据和GPRS发送信息,同时也需要对摄像头采集到的数据进行处理分析。在设计开始工作后,当人出现在图像采集区域时,摄像头便会采集人眼部活动信息的图像,一方面会将采集图像的信息发送给ARM端进行分析处理,另一方面将采集的图像在VGA接口的显示器进行显示。开发板的ARM端通过C语言编写了差分处理,灰度处理,二值化处理以及PERCLOS疲劳算法,可以的得到人眼疲劳的信息。

        通过对各方法的成本、技术难易程度、适用范围的考量,本设计最终确定利用“基于红外光源的单通道图像采集亮瞳分割方法”来实现对人眼部的活动图像的采集。

    二、图像信息处理

        整个的设计是应用数字图像处理来实现的,所以设计的基础是对人眼部活动视频图像的采集和存储,然后FPGA读取所获取的图像数据进行要对采集到的图像进行差分处理,灰度处理,二值化处理等图像处理,将处理的图像数据通过疲劳检测算法--PERCLOS算法得到疲劳值,当PERCLOS值大于设置的阈值时会进行提醒。

    本设计采用的是模块化的设计,也就是说每一个功能就是由一个独立的模块来实现,最后整个的设计就是所有模块的整合。其中图像的采集和在FPGA中对采集图像的处理以及PERCLOS疲劳算法是整个设计的关键。

    1.灰度处理

        由摄像头采集的图像的数据放在一个数组中,图像的每一个像素点都由38位的RGB值来表示,这样的图像并不方便后续直接的操作,所以本设计要先对采集的图像进行灰度处理。一张图片是由一个像素点矩阵构成之后,对图像的处理就是对这个像素点矩阵的操作,想要改变某个像素点的颜色,我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置,比如第x行,第y列,所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成(xy,因为一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示,所以我们通过给这三个变量赋值,来改变这个像素点的颜色,比如改成红色(25500),可以表示为(xy,(R=255G=0B=0))。

        灰度处理就是让像素点矩阵中的每一个像素点都满足下面的关系:R=G=B(就是红色变量的值,绿色变量的值,和蓝色变量的值,这三个值相等,此时的这个值叫做灰度值。灰度处理的方法:灰度化后的R=(处理前的R+处理前的G+处理前的B/ 3;灰度化后的G=(处理前的R+处理前的G +处理前的B/ 3;灰度化后的B=(处理前的R+处理前的G +处理前的B/ 3

    2.二值化处理

         二值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0(黑色)或者255(白色),也就是让整个图像呈现只有黑和白的效果。在灰度化的图像中灰度值的范围为0~255,在二值化后的图像中的灰度值范围是0或者255。黑色: 二值化后的R = 0G = 0B = 0。白色:二值化后的R = 255G = 255B = 255。二值化处理应用去阈值法[4],取阀值为127当灰度值小于等于127的变为0(黑色),灰度值大于127的变为255(白色),这样做最大的好处就是计算量小速度快。

    设计实现的总体框图如图2所示。

    2 单通道疲劳检测系统总体框图

         通过总体框图可以看到基于单通道的眼疲劳检测设计主要有五大模块组成:图像数据获取模块、存储地址生成模块、I2C 配置模块、图像处理模块、VGA显示模块。首先通过摄像头OV5640将人眼部的信息采集,然后将人眼的图像数据通过h2f总线传到HPSDDR3特定地址的存储区域中,再通过图像处理模块进行差分处理,灰度处理,二值化处理,将采集的图像和处理过后的图像分别通过VGA显示模块在在显示器身上显示出来,通过显示器来验证采集与处理的图像是否与实际相符。整个设计的关键设计部分是图像处理算法和疲劳检测算法的确定与FPGA的实现。

    三、硬件平台

        本设计的图像采集、存储与VGA显示是通过摄像头OV5640DE10开发板和VGA接口显示器来实现的。

        1.摄像头本设计的核心是基于图像数据处理,它直接决定这烟叶分级的结果,所以摄像头工作显得至关重要。摄像头我们采用了OV5640摄像头,该摄像头是一款500万像素的高速摄像头,支持闪光灯、自动对焦等功能。当采集到人眼部活动信息时,摄像头将图像数据采集然后发送给DE10-nano,此后该数据经ARM处理分级得到分级结果,摄像头便开始采集下一帧图像数据。OV5640的实物如图3

    3 OV5640

        2.DE10-nano开发板DE10-nano 是一款基于Intel SOC的开发套件,它把一个Cyclone FPGA和一个双核ARM Cortex-A9处理器的能力集于一身,拥有丰富的IO接口资源。本设计中DE10-Nano担任了核心的工作,图像数据的采集、处理以及将数据发送到WIFI模块实现远程提醒。实物如图4

    4  DE10-nano开发板

    硬件开发使用Quartus PrimePlatform Designer。硬件设计工作如下:

        1.Platform Designer软件中添加HPS组件以及各外围器件(如片内存储器、PIO、定时器、UART、片外存储器、DMA等)[5],并定制和配置它们的功能;分配外设地址及中断号;设定复位地址;最后生成系统。也可以添加用户自定义外设以实现定制功能,减轻CPU工作负担。

        2.使用Platform Designer生成含HPS的系统后,会得到一个.qsys后缀的文件,将其集成到整个Quartus Prime工程中。然后可以在Quartus Prime工程中加入qsys系统以外的逻辑,大多数基于SoC FPGA器件的系统优势所在。用户可以将HPS高性能处理器和具有强大并行处理能力的FPGA高度整合,以得到最佳的性能。

        3.使用Quartus Prime软件来选取具体的SoC FPGA器件型号;然后为系统分配引脚,对于HPS,主要是设置SDRAM的引脚电平和IO Bank电平。

        4.使用Quartus Prime编程器和Intel FPGA下载电缆,将配置文件(用户定制的含HPS系统的硬件设计)下载到目标板上硬件平台

    四、软件及算法

        其中SoC FPGA系统设计的基本软件工具包括:

        1.Quartus Prime,用于完成SoC系统的分析综合、硬件优化、适配、配置文件编程下载以及硬件系统测试等

        2.Platform Designer,它是HPS硬核处理器的开发包,用于实现HPS系统配置、生成以及与HPS系统相关的监控和软件调试平台的生成;

        3.Modelsim,用于对Qsys生成的基于HPS组件的HDL描述语言程序进行系统功能仿真

        4.SoC EDS,这是厂家针对SoC FPGA芯片专门开发定制的一个工具,该工具类似一个Linux虚拟机,包含了很多通用或专用的工具,支持Linux系统中常用的各种命令如cdlschmodcatmake、也包含了一些专用的工具,如用于生成dts文件的spocdts工具、用于生成Altera专属的preloader头文件作用的mkpimage工具,用以烧写ubootpreloader文件到sd卡中用的alt-boot-disk-util工具等等。使用SoC EDS,可以针对特定的硬件工程生成相应的uboot源码并编译到uboot镜像文件,也可以实现对Linux应用程序、内核和驱动的编译。既在不安装Linux操作系统的情况下,就能完成基于HPS系统的软件开发和调试。

    其中PERCLOS实际应用计算

       在设计时,如果按照表达式来计算PERCLOS的值,由于开始计时的初始位置不好确定,所以t1 ~t 4不容易得到,从而导致准确的计算PERCLOS值会比较困难。而换个角度来分析,只要能够检测出眼睛睁开的时间和眼睛闭合的时间,同样可以计算出 PERCLOS的值。采集系统使用的摄像头采集图像的速度为25 /s,即采集每帧图像所花时间为40ms因此,如果要计算每秒内的 PERCLOS,只需知道该秒内眼睛处于闭合状态的图像帧数,此时每秒的PERCLOS计算公式为:25 为每秒采集的总图像帧数,num(close)为该秒内眼睛处于闭合状态的图像帧数。而如果是计算一段时间内的 PERCLOS 值,则计算公式为:n*25表示 n 秒时间采集的总的图像帧数,num(close) 则为 n 秒时间内眼睛处于闭合状态的图像帧数,如果PERCLOS> 0.2时则认为被检测人员处于疲劳状态。

    5 PERCLOS 计算原理图



    3 Comments

    谭谭
    该设计有助于身体健康,减少事故的发生
    🕒 Sep 20, 2019 04:02 PM
    Hujuan
    看好疲劳驾驶预干预领域
    🕒 Sep 20, 2019 03:42 PM
    Zhou Wenyan
    是否有完成设计? PERCLOS算法能够很好的实现吗?能够再进一步复杂化一点吗?期待设计效果!
    🕒 Jun 27, 2019 09:07 AM

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