In this paper, we propose to construct a driver drowsiness detection system using computer vision methods. A camera is used to observe driver’s face. The system will alert the driver when he had dozed off based on eyes-closed state as well as the number of eyes blinking. In this work, we use two methods to detect the eyes-closed state of the driver: distance between eye and brow; curvature of the eyelids. The first method was proposed in some previous studies while the second is novel. We develop an algorithm to determine the eyes blinking through three consecutive frames. Theexperiment on a group of Vietnamese peopleshows that the system accuracy is about 93.1%.
TÓM TẮT
Trong khuôn khổ bài báo này,chúng tôi xây dựng một hệ thống phát hiện tình trạng ngủ gật của lái xe dựa trên các kỹ thuật thị giác máy tính. Với một camera (webcam) dùng để quan sát gương mặt tài xế, hệ thống sẽ phát âm thanh cảnh báo khi tài xế có biểu hiện ngủ gật dựa vào trạng thái mắt nhắm cũng như số lần chớp mắt, số lần mắt cử động. Đề tài sử dụng hai phương pháp phát hiện trạng thái nhắm mắt là: phương pháp xác định khoảng cách mắt với chân mày và phương pháp tính độ cong của đường tiếp giáp hai mí mắt. Phương pháp xác định khoảng cách mắt với chân mày đã được thực hiện trong một số nghiên cứu trước đây. Chúng tôi cũng trình bày một phương pháp xác định trạng thái nhắm mắt mới là phương pháp tính độ cong của đường tiếp giáp hai mí mắt. Chúng tôi đã xây dựng một giải thuật xác định hành động chớp mắt thông qua ba frame ảnh liên tiếp. Thực nghiệm trên một nhóm người Việt Nam cho thấy độ chính xác của hệ thống là 93.1%.
Trích dẫn: Trương Quốc Định và Nguyễn Thanh Hải, 2016. Giải thuật xếp thời khóa biểu ứng dụng vào bài toán quản lý xếp lịch thi kết thúc các lớp học phần tại Trường Đại học Cần Thơ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 43a: 116-125.
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên