Iran Occupational Health Journal
سلامت كار ايران
ioh
Medical Sciences
http://ioh.iums.ac.ir
136
journal136
1735-5133
2228-7493
10.61186/ioh
fa
jalali
1392
6
1
gregorian
2013
9
1
10
3
online
1
fulltext
fa
سیستم بلادرنگ و هوشمند اعلام هشدار خستگی رانندگان بر مبنای تصاویر ویدیویی
Real-Time and Intelligent Drivers Fatigue Detection System Based on Video Sequences
ایمنی
Safety
پژوهشي
Research
<p align="right"> <strong> زمینه و هدف </strong>:<strong> </strong>هوشمندسازی سیستمهای بازدارندهی سوانح رانندگی میتواند در به حداقل رساندن مرگ و میر ناشی از تصادفات مؤثر باشد. یکی از عوامل منجر به مرگ که سهم عمدهای را در ایجاد تصادفات به خود اختصاص داده، خطاهای انسانی است. خستگی در حین رانندگی از مواردی است که سبب ایجاد خطا و کاهش دقت در کنترل وسیله نقلیه میشود. <strong></strong></p><p align="right"> <strong> روش بررسی </strong>: با تکیه بر تکنیکهای پردازش تصاویر ویدیویی، علائم خستگی و خوابآلودگی چهره فرد در زمان رانندگی آشکار شده است. سیستم در گام نخست با تصویربرداری از صورت شخص توسط یک دوربین، دنبالههای ویدویی با نرخ 15 فریم بر ثانیه دریافت نموده و با تبدیل فریمها از فضای RGB به فضاهای YCbCr و HSV ، ناحیه چهره از سایر بخشها جداسازی میشود. در گام بعدی، در یک فاصله زمانی با تکیه بر آستانهگذاری و معادلات تقارن چهره انسان، باز یا بسته بودن چشمها تعیین شده و در نهایت با استفاده از روش کلاسترینگ K-means ، تکرر خمیازه شناسایی خواهد شد. در مرحله ارزیابی، با پیادهسازی الگوریتم بر دنبالههای ویدیویی ضبط شده تحت شرایط واقعی در فضای شهری و برون شهری و مقایسه با روشهای چون Visual Information و Monitoring Driver Vigilance ، عملکرد مناسبتری حاصل آمد.<strong></strong> </p><p align="right"> <strong> یافتهها </strong>: با آزمایش سیستم برای مجموعهای از 5949 فریم ویدیویی گوناگون، دقت میانگین 06/93% و نرخ آشکارسازی ( DR ) برابر با 78/90% نتیجه شد. </p><p align="right"> <strong> نتیجهگیری </strong>: دقت بالا در جداسازی، نرخ ناچیز خطا در اعلام هشدار و سرعت مناسب پردازش دادههای ورودی، سیستم را از سایر روشهای مشابه متمایز میسازد. بهرهگیری از این سیستم، در به حداقل رساندن سطح تصادفات ناشی از خستگی رانندگان مؤثرخواهد بود. </p>
<p> <strong>Background and aims </strong>: Developing intelligent systems to prevent car accidents can be very effective in minimizing accident death toll. One of the factors which play an important role in accidents is the human errors. Fatigue driving is one of the cases that can cause errors and reduce accuracy in contorlling the vehicle. </p><p> </p><p> <strong>Methods </strong>: The signs of fatigue and sleepiness while driving is revealed based on video processing techniques. In this model, the person’s face is filmed by a camera in the first step by receiving 15fps video sequence. Then, the images are transformed from RGB space into YCbCr and HSV spaces. The face area is separated from other parts. That the eyes are open or closed in a specific time interval is determined by focusing on thresholding and equations concerning the symmetry of human faces a finally using K-means Clustering, the frequency of yawning is identified. In the evaluation phase, the implementation of the algorithm on video sequences recorded under real conditions in urban and suburban areas and compared with methods such as Visual Information and Monitoring Driver Vigilance , better performance was achieved. </p><p> </p><p> <strong>Results </strong>: The proposed system has been implemented on different video sequences with average accuracy of 93.18% and detection rate (DR) of 92.71% out of total 5900 image frames. </p><p> </p><strong>Conclusion </strong>: High accuracy in segmentation, low error rate and quick processing of input data distinguishes this system from similar ones. This system can minimize the number of accidents caused by drivers’ fatigue
کلید واژهها: خستگی راننده, HSV, پردازش تصاویر ویدیویی, جداسازی ناحیه چهره وکلاسهگذار K-means.
Key words: driver fatigue, HSV, video processing, Face segmentation, K-means clustering.
1
11
http://ioh.iums.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-683-1&slc_lang=fa&sid=1
خسرو
رضائی
rezaeekhosro@ymail.com
13600319475328460014695
13600319475328460014695
Yes
دانشگاه حکیم سبزواری
غفار
محمدی
saeed.mohammadi85@gmail.com
13600319475328460014696
13600319475328460014696
No
دانشگاه حکیم سبزواری
ایمان
میرزا جانی
i.mirzajani@gmail.com
13600319475328460014697
13600319475328460014697
No
دانشگاه حکیم سبزواری
جواد
حدادنیا
hadadnia@sttu.ac.ir
13600319475328460014698
13600319475328460014698
No
حکیم سبزواری