科学技术大学软件学院软件工程项目环节开题分析方案

1、中国科学技术大学软件学院 软件工程实验工程环节 开题报告 项目名称：汽车安全驾驶模块的研究 成员名单：王春金文标 壬全虎卫保虎 指导教师：李春杰 工程领域：嵌入式 开题时 间：2012-12-5 中国科学技术大学软件学院 填表日期：2012年12月5日 简况 名称 文 中 究 研 的 块 模 驶 驾 全 安 车 汽 工程组成员名单 名 姓 号 学 脸 人 , 建 搭 台 平 #, 设 要 概现 ,实 研法 调算 程别 工识 标 文 金 W, 调 程 工 虎 全 王 虎 保 卫 W, 调 程 工 责 负 要 主 员 组 是 仅 出 列 上 以 z( : 注向 方 中 英 文 摘 要 M 劳 居其

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4、车数量，必然造成交通安全压力的增大，随 之而来的就是交通事故的增加，据不完全调查，2011年，全国共发生涉及人员伤亡的道路交通 事故210812起，直接造成的经济损失数以千亿计，由此可见，预防交通事故发生对于保障人 民的生命和财产的安全具有重大的意义，而通过调查发现，所有的这些造成人员伤亡的事故 中，疲劳驾驶占了接近27%的比例。而在其他国家，疲劳驾驶，也是导致交通事故的重要原 因，美国的交通管理局的调查显示，因为睡眠不足造成严重交通事故造成死亡的占据15-36%， 纽约的交通管理局也表示30%的高速公路车祸是因为驾驶员行车过程中打瞌睡引起的。解决这 一交通安全问题的关键途径就是如何在行车的过

5、程中检测监视员的疲劳状态，并且进行有效的 安全提示，已达到安全驾车的目的。 针对这一安全现状，无论是国外还是国内都花了大量的资金研究和实现这一问题的解决方 案，疲劳驾驶检测系统国外研究较早，主要是包含了：利用眼睛状态来实现疲劳检测，或者是 利用汽车驾驶过程中纠正方向的频率和正确性来间接表明，或者是生理参数例如脉搏频率的检 测。一些车场已经实现，并安装在汽车上例如： 奔驰新E级在方向盘内部的传感器可以感应我们对航向纠正的速率和频度，如果它感应到 我们对方向的掌控变得迟钝而突兀，并且已经连续行驶超过2个小时以上时会提醒驾驶者需要 休息了，这个时侯会在仪表盘中央的显示屏上显示一个小咖啡杯的图标，要想

6、让这个图标消失 除非我们停车熄火。 日本丰田开发的系统是针对驾驶者眼部的侦测，内置在驾驶者前方的摄像头会记录驾驶者 的眼部状态，如果系统侦测驾驶者的眼睛已经闭上超过一段时间，车内会立即发出警报提醒驾 驶者，但是这套系统估计会对眼睛小的人不利，因为计算机可能会分辨起来比较困难。 国内开始研究起步较晚，但是也做出了很大的研究成果，比亚迪汽车已经安装了自己研制 的疲劳监控系统，该系统主要由摄像头和ECU两大模块组成。车内的感应摄像头可以实时监 控驾驶员的面部情况，在车辆行驶过程中，驾驶员闭眼试驾或未目视前方的时间超过设定的安 全阀值，系统便会发出警示，提醒驾驶员注意驾驶安全。 本文在基于以上背景下，

7、提出了基于cortex A8平台android操作系统的疲劳驾驶监控方 案，CortexA8平台支持我们需要的摄像头外设，并且由于其现有性，所以采用。选用android 操作系统的原因是因为，android系统中摄像头驱动易得，再是因为当下带有android操作系统 的电子产品随处可见，很多系统都是由android系统实现的，为了和其他产品的整合方便，因 此采用该操作系统。 由于OpenCV是开放的计算机视觉库，并且可以移植到多数平台上，因此，我们基于工作 难度的考虑，决定采用OpenCV的函数库来实现相应的算法。 方案的工作主要是包含了：平台搭建，android系统移植，OpenCV库的移植

8、，人脸识别 算法的实现和疲劳度检测算法的实现，android应用程序编写和测试。 技术难点是：OpenCV函数库的移植，算法学习和实现（这部分工作量较大）。 2. 参考文献 1.周桐.基于PCA的人脸识别系统的设计与实现 D.哈尔滨工业大学，2007 2 .曾强，王玉，赵娟.基于 ARM 的人眼疲劳检测系统J.视频应用与工程.2011年,35 （13）:106-108 3 曹倩霞.基于眼睑运动的司机疲劳检测D.中南大学，2005 4 郑培，宋正河，周一鸣.基于PERCLOS的机动车驾驶员驾驶疲劳的识别算法J.中国农业大 学学报.2002,7（2）:104-107. 5 .王宏彬，李灯熬，赵菊敏

9、 ，熊玉虎利用OpenCV实现Android系统下的人脸检测J.软件 工程与技术.2011年32（ 12）： 4-7. 6 .刘江伟.基于人眼检测的驾驶员疲劳状态识别技术D.哈尔滨工业大学，2008. 三、课题内容及具体方案 拟采用的设计方法，技术路线，实验方案的可行性分析。（需注明由哪位成员完成） 搭建开发平台 本方案采用的是 cortexA8平台，该平台由实验室提供，硬件主要用一个摄像头采集人脸 部信息，也是有实验室提供。该部分有王春完成。 搭建软件开发平台 目标板上 Android操作系统移植包括了boatloader移植，linux内核移植，还有 android 系统编译，以提供软件运

10、行环境，这些可以从实验板的帮助文档获得，该部分由王春完 成。 主机的Eclipse+android开发环境搭建，OpenCV库的移植，以提供软件编写环境。该部 分也是可以参考 android官网和OpenCV官网，找到相关的资料，由王春完成。 摄像头驱动模块已经在 android系统中实现了，不需要进行修改，可以直接使用。 算法学习和实现： 人脸识别算法的实现是调用OpenCV中现有的函数来实现的，所以主要内容是算法的学 习和实现，人脸识别算法的原理：系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸 图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系 列相似度得分，

11、表明待识别的人脸的身。在该方案中就是由摄像头获取一帧合适的人脸图 像来实现。人脸识别现有的方法有很多种：主成分分析（PCA）、特征脸法（基于KL变 换）、基于积分图像特征法（adaboost学习卜 基于概率模型法等常用方法。需要从中选出适 用算法来实现，该部分由王春和王全虎完成。 疲劳检测算法也是基于 OpenCV的函数库实现的，考虑到算法的效率和适用性以及实现 难度，采用的一种该领域比较常用的算法：PERCLOS算法，这种算法是基于眼部在单位 时间内闭合时间所占的比重来决定的，眼睛闭合时间越长表明越疲劳，通过闭合时间长短 就可以判断疲劳度。实现该算法首先需要定位到人眼部，在进行该部位的预处理

12、，判断闭 合条件，最后算出闭合时间的比例，即可估算当前的疲劳状态。该算法的成功率较高，目 前比较普遍。该部分由金文标完成。 Android程序设计 在实现算法之后，实现程序设计和测试，主要实现的功能是两个：一个是人脸识别模 块：打开cortex A8板子的摄像头，抓获一帧合适的图像进行人脸比对（多次进行），一旦 发现和内置的图库中人脸不匹配，则进行警报。如果是该图库中的人员即是合法的驾车人 员，才能继续进行；二是：疲劳度检测模块：主要是进行眼部定位，灰度变化，图形二值 化处理，这样可以算出人眼图像的黑色像素百分比，通过这个百分比来判断是否是闭合状 态。进而算出单位时间内的闭合判断次数，如果超过某一个界限就表明是疲劳状态，发出 警告，提示需要休息等信息。 四、工作进度的大致安排 应包括文献调研，理论分析，数值计算，理论分析，软硬件设计，仪器设备的研制和调 试，撰写论文等，要给出各个阶段的成果形式。 文献调研：11月下旬确定工程方案和参考模型 理论分析：12月上旬理论分析报告和可行性分析报告 概要设计：12月中旬概要设计说明书 平台搭建：12月下旬构建可行的软硬件平台 算法学习和实现：1月上旬到2月上旬实现相应的算法 程序设计：2月中