دانلود پایان نامه ارشد: طراحی سیستم نظارت چهره راننده جهت تشخیص خستگی و عدم تمرکز حواس |
1-4-1- خستگی و خوابآلودگی.. 4
1-4-2- عدم تمرکز حواس… 6
1-5- روشهای تشخیص خستگی و عدم تمرکز حواس راننده 6
1-6- طرح کلی پایاننامه. 7
2- مروری بر کارهای گذشته. 8
2-1- پیکربندی کلی سیستمهای نظارت چهره راننده 9
2-1-1- تصویربرداری.. 9
2-1-2- سختافزار و پردازنده 10
2-1-3- نرمافزار هوشمند. 11
2-2- آشکارسازی چهره 13
2-2-1- روشهای مبتنی بر مدل رنگ… 13
2-2-2- روشهای مبتنی بر ویژگیهای شبه هار. 14
2-2-3- روشهای مبتنی بر شبکه عصبی.. 14
2-3- آشکارسازی چشم. 15
2-3-1- روشهای مبتنی بر نورپردازی و تصویربرداری در طیف مادون قرمز. 15
2-3-2- روشهای مبتنی بر دوسطحی کردن تصویر. 18
2-3-3- روشهای مبتنی بر پروجکشن.. 19
2-3-4- روشهای مبتنی بر یادگیری.. 20
2-4- آشکارسازی سایر اجزای چهره 21
2-4-1- آشکارسازی دهان (لب) 21
2-4-2- آشکارسازی بینی.. 21
2-5- ردیابی چهره و اجزای آن. 22
2-5-1- تخمین حرکت… 23
2-5-2- تطابق.. 23
2-6- استخراج ویژگیهای مربوط به کاهش هوشیاری.. 24
2-6-1- ویژگیهای ناحیه چشم. 24
2-6-2- ویژگیهای دهان. 30
2-6-3- ویژگیهای سر. 30
2-7- تشخیص خستگی و عدم تمرکز حواس… 31
2-7-1- روشهای مبتنی بر حد آستانه. 31
2-7-2- روشهای مبتنی بر دانش… 32
2-7-3- روشهای مبتنی بر آمار و احتمال. 33
2-8- سیستمهای نظارت چهره راننده در خودروهای تجاری.. 34
3- سیستم پیشنهادی.. 35
3-1- پیکربندی کلی سیستم پیشنهادی.. 35
3-1-1- نورپردازی و تصویربرداری.. 36
3-1-2- سختافزار و پردازنده 37
3-1-3- نرمافزار هوشمند. 37
3-2- آشکارسازی چهره 38
3-2-1- ویژگیهای شبه هار. 39
3-2-2- انتخاب و تعیین اهمیت ویژگیها برای تشکیل یک طبقهبندیکننده قوی.. 41
3-2-3- درخت تصمیم آبشاری تقویتشده 42
3-3- ردیابی چهره 44
3-3-1- پنجره جستجو. 45
3-3-2- معیار تطابق.. 46
3-4- استخراج ویژگیهای مربوط به کاهش هوشیاری.. 47
3-4-1- ویژگیهای ناحیه چشم. 47
3-4-2- ویژگیهای ناحیه چهره و سر. 55
3-5- تشخیص کاهش هوشیاری.. 58
3-5-1- سیستم خبره فازی.. 58
3-5-2- تولید خروجی نهایی.. 64
4- نتایج آزمایشها و ارزیابی سیستم. 69
4-1- نحوه آزمایش سیستم. 69
4-2- معیارهای ارزیابی.. 72
4-3- آشکارسازی چهره 73
4-4- ردیابی چهره 75
4-5- استخراج ویژگیهای ناحیه چشم. 77
4-6- استخراج ویژگیهای ناحیه سر و چهره 82
4-7- تشخیص کاهش هوشیاری.. 86
4-8- ارزیابی کلی سیستم و الگوریتمها 93
4-8-1- بررسی سرعت پردازش سیستم پیشنهادی.. 93
4-8-2- بررسی پیچیدگی محاسباتی الگوریتمها 94
5- نتیجهگیری و پیشنهادات… 95
6- مراجع. 99
فهرست شکلها
شکل 2‑1: فلوچارت کلی برای سیستمهای نظارت چهره راننده 12
شکل 2‑2: نمونههایی از ماسکهای ویژگی برای استخراج ویژگیهای شبه هار. 14
شکل 2‑3: درخت تصمیم آبشاری برای آشکارسازی چهره 14
شکل 2‑4: سیستم نورپردازی مادون قرمز شامل دو دسته LED به شکل دو حلقه کوچک و بزرگ [6] 16
شکل 2‑5: نمایش ایجاد پدیده مردمک روشن و مردمک تیره در نورپردازی مادون قرمز. 17
شکل 2‑6: آشکارسازی چشم بر اساس ویژگی مردمک تیره و روشن: شکلها از سمت راست به ترتیب فریم زوج با تصویر مردمک روشن، فریم فرد با تصویر مردمک تیره و تفاضل فریمهای زوج و فرد [6] 17
شکل 3‑1: محل قرارگیری دوربین در خودرو برای سیستم پیشنهادی.. 36
شکل 3‑2: فلوچارت بخش نرمافزار هوشمند در سیستم پیشنهادی.. 38
شکل 3‑3: نمونههایی از ماسکهای ویژگی برای آشکارسازی چهره [32] 39
شکل 3‑4: محاسبه مجموع پیکسلهای بخشی از تصویر با استفاده از تصویر انتگرالی.. 40
شکل 3‑5: محاسبه یک نمونه ویژگی شبه هار بر اساس تصویر انتگرالی.. 41
شکل 3‑6: الگوریتم تشکیل یک طبقهبندیکننده قوی بر اساس چند ویژگی [33] 42
شکل 3‑7: درخت تصمیم آبشاری برای آشکارسازی چهره 43
شکل 3‑8: الگوریتم تشکیل یک درخت تصمیم آبشاری بر اساس چند طبقهبندیکننده قوی [33] 44
شکل 3‑9: نمایش چگونگی انجام جستجوی سه مرحلهای.. 46
شکل 3‑10: نمایش بازه تعریف ویژگیهای درصد بسته بودن چشم (PERCLOS)، نرخ پلک زدن و فاصله بین پلکها 51
شکل 3‑11: نمایش تاثیر پارامتر α در تغییر شکل تابع سیگموئید (β=0) 53
شکل 3‑12: نمایش تاثیر پارامتر β در تغییر شکل تابع سیگموئید (α=1) 54
شکل 3‑13: منحنی تغییرات فاصله بین پلکها (ELDC) (محور عمودی) نسبت به تغییرات ضریب همبستگی HPO و HPLO (محور افقی) 55
شکل 3‑14: مدل کلی سیستم خبره فازی.. 59
شکل 3‑15: شکل توابع عضویت تعریف شده برای ورودی درصد بسته بودن چشم (PERCLOS) 60
شکل 3‑16: شکل توابع عضویت تعریف شده برای ورودی نرخ پلک زدن (CLOSNO) 60
شکل 3‑17: شکل توابع عضویت تعریف شده برای تغییرات فاصله بین پلکها نسبت به حالت طبیعی (ELDC) 61
شکل 3‑18: شکل توابع عضویت تعریف شده برای میانگین چرخش سر (ROT) 61
شکل 3‑19: شکل توابع عضویت تعریف شده برای میزان خستگی (Fatigue) 61
شکل 3‑20: شکل توابع عضویت تعریف شده برای میزان عدم تمرکز حواس (Distraction) 62
شکل 3‑21: نمایش تغییرات پیوسته مقدار تغییرات فاصله بین پلکها (ELDC) 65
شکل 3‑22: نمایش تغییرات پیوسته مقدار میانگین چرخش سر (ROT) 65
شکل 3‑23: نمایش تغییرات گسسته درصد بسته بودن چشم (PERCLOS) 66
شکل 3‑24: نمایش تغییرات گسسته نرخ پلک زدن (CLOSNO) 66
شکل 3‑25: نمایش تغییرات شکل خروجی نهایی سیستم با تغییر مقدار α در رابطه میانگینگیری مداوم. از بالا به پایین مقادیر α برابر است با صفر، 8/0 و 9/0 68
شکل 4‑1: نمونههایی از تصاویر تهیه شده در محیط واقعی (داخل خودرو) برای آزمایش سیستم. 70
شکل 4‑2: نمونههایی از تصاویر تهیه شده در محیط آزمایشگاهی برای آزمایش سیستم. 70
شکل 4‑3: نمونههایی از تصاویر چهره مورد استفاده برای آموزش الگوریتم آشکارسازی چهره 74
شکل 4‑4: نمونههایی از تصاویر غیرچهره مورد استفاده برای آموزش الگوریتم آشکارسازی چهره 74
شکل 4‑5: نمونههایی از تصاویر چهره که آشکارسازی نشدهاند. 74
شکل 4‑6: نمونههایی از تصاویر غیرچهره که به اشتباه آشکارسازی شدهاند. 74
شکل 4‑7: یکی از ماسکهای مهم برای استخراج ویژگی در الگوریتم آشکارسازی چهره 75
شکل 4‑8: نمونههایی از تصاویر چهره که به درستی آشکارسازی شدهاند. 75
شکل 4‑9: نمونههایی از خطای ردیابی با استفاده از روش جستجوی کامل و محاسبه ضریب همبستگی.. 76
شکل 4‑10: نمایش تغییر مکان چهره به دلیل تکان خوردن خودرو در دو فریم با فاصله زمانی یک ثانیه و بروز اشتباه در آشکارسازی بسته بودن چشم به دلیل عدم توانایی الگوریتم ردیابی در تعیین مکان دقیق چهره 78
شکل 4‑11: نمایش دو فریم از تصاویر چهره راننده در حالت چرت زدن. تصویر سمت راست حالت چشم باز راننده و تصویر سمت چپ حالت چشم بسته راننده است. در این حالت پلک زدن به آرامی و به طور نامحسوس انجام میشود. بنابراین نرخ عدم آشکارسازی بسته شدن چشم افزایش مییابد. 79
شکل 4‑12: تصاویر پلک زدن چشم در افرادی که عینک به چشم دارند. 79
شکل 4‑13: نمونه تصاویر تهیه شده از افرادی که عینک آفتابی به چشم دارند. 80
شکل 4‑14: نمونه فریمهایی از یک فیلم 9 دقیقهای که در آن روند تغییرات فاصله بین پلکها از حالت کاملا هوشیار به حالت خوابآلوده نشان داده شده است. تصاویر از بالا به پایین و از راست به چپ مربوط به زمانهای دقیقه اول، دقیقه سوم، دقیقه پنجم، دقیقه هفتم، دقیقه هشتم و دقیقه نهم میباشد. 80
شکل 4‑15: نمودار تغییرات ELDC نسبت به زمان. 81
شکل 4‑16: نمایش وضعیت سر نسبت به محورهای مختصات… 83
شکل 4‑17: نمایش تغییرات میزان چرخش سر ® در یک فیلم دو دقیقهای که در آن پنج بار چرخش رخ داده است… 84
شکل 4‑18: نمونه فریمهایی از یک فیلم دو دقیقهای که در آن آشکارسازی چرخش سر مورد ارزیابی قرار گرفته است. تصویر راست بالا مربوط به حالت چهره بدون چرخش و سایر تصاویر مربوط به چرخش سر در جهتهای مختلف میباشد. 84
شکل 4‑19: نمودار وقوع رخداد پلک زدن در طول زمان. 87
شکل 4‑20: نمودار تغییرات درصد بسته بودن چشم (PERCLOS) در طول زمان. 88
شکل 4‑21: نمودار تغییرات نرخ پلک زدن (CLOSNO) در طول زمان. 88
شکل 4‑22: نمودار تغییرات فاصله بین پلکها (ELDC) در طول زمان. 89
شکل 4‑23: نمودار تغییرات میانگین چرخش سر (ROT) در طول زمان. 89
شکل 4‑24: میزان تخمین عدم تمرکز حواس راننده در طول زمان. 90
شکل 4‑25: میزان تخمین خستگی راننده در طول زمان. 90
شکل 4‑26: میانگین چرخش سر راننده در طول زمان. 91
شکل 4‑27: مقدار تخمین عدم تمرکز حواس راننده در طول زمان. 91
شکل 4‑28: نمودار پلک زدن یک فرد در فیلم سه دقیقهای. در این فیلم فرد بعد از دقیقه یک، به دلیل مشغله ذهنی (عدم تمرکز حواس درونی) به یک نقطه خیره شده و پلک نمیزند. 92
شکل 4‑29: میزان عدم تمرکز حواس راننده در حالتی که وی به دلیل مشغله ذهنی دچار عدم تمرکز حواس درونی شده است… 93
فهرست جدولها
جدول 3‑1: قوانین فازی تشخیص خستگی.. 63
جدول 3‑2: قوانین فازی تشخیص عدم تمرکز حواس… 64
فرم در حال بارگذاری ...
[پنجشنبه 1398-07-11] [ 01:30:00 ق.ظ ]
|