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基於霍夫轉換之駕駛疲勞偵測系統與嵌入式系統實現

為了解決電腦偵測不到hdmi的問題，作者張建煒 這樣論述：

本論文主要提出不受光線影響的系統，不管是雨天陰天或晴天，駕駛人沒戴眼鏡、有戴眼鏡或戴墨鏡，都可以正常的偵測駕駛人是否有疲勞瞌睡的狀況發生，系統會透過攝影機擷取影像來判斷，當駕駛人因長期駕駛發生疲勞時發出警告聲音，提醒駕駛人作休息以免發生危險。為了能在全天候使用，系統使用了近紅外線攝影機作為主動式光源，並且捨去色彩資訊單純使用灰階資訊來處理，也可避免色彩資訊受到光線的影響。系統分為兩個子系統，瞌睡偵測與點頭偵測，瞌睡偵測主要以人眼的狀態來做判斷，閉眼超過一段時間就會發出警告，點頭偵測的部分是為了避免駕駛戴太陽眼鏡而找不到眼睛 透過頭部的位移來偵測瞌睡點頭，兩個子系統只要有一個判斷為瞌睡就會發出

警告。為了提升瞌睡偵測演算法的速度，做了許多軟體優化技巧的使用，如降取樣處理影像找臉部、積分影像加速 Haar-like 特徵搜尋、改良式 SIO 演算法、霍夫轉換的重複項做成查表法、張閉眼臨界值的加速運算、二維旋積降為一維旋積等。 實驗結果顯示，使用 4 核心的個人電腦(3.4GHz，4GB 記憶體容量)進行專案運算，處理速度可達每秒 63 張畫面，以 8 部車內模擬影片，內含有正常駕駛、瞌睡駕駛、配戴眼鏡、未配戴眼鏡、白天駕駛、夜間駕駛等行車影片，其張閉眼偵測率可達86%，瞌睡偵測率可達 91%。 最後將此駕駛疲勞偵測系統實現於 Zedboard 嵌入式系統平台上，在 Linux 作業系統

上用圖形使用者介面進行即時的影像處理辨識，使用近紅外攝影機輸入影像、透過 HDMI 螢幕顯示，經過軟體優化，其處理速度可達每秒 16 張畫面。