基于N-Range的新型可穿戴疲劳监测眼镜
【摘要】 现行的疲劳监测设备造价昂贵，便携性差且有效性不高，正面疲劳监测方案极大地影响了使用者的工作效率，因此进行实用且准确的疲劳监测方案研究十分有意义。提出了新型的侧眼眼动疲劳监测眼镜并结合N-Range图像处理算法提高眼部定位的鲁棒性与疲劳监测的准确率。在侧眼图像处理过程中，用N*N的卷积核及Siid函数计算激活图，gmo采用OTSU阈值分割法对激活图进行阈值分割，将小于阈值的像素点激活值置于0。据此计算水平方向与垂直方向的标准差投影，从投影图中通过平均阈值法定位出人眼区域，随后通过计算人眼高宽比表征眼部闭合度，采用基于PER-CLOS的P80疲劳评测方法为设备的使用者进行实时的疲劳分析。实验结果表明现行设备所存在的问题，通过我们的方案得到了很好的解决，即使在复杂的环境中，本文的方法仍然表现出色，疲劳判决准确度达到了94%。疲劳监测眼镜与N-Range算法可以实现在不影响使用者作业效率的前提下，仍然保持着较高的疲劳监测精度，具有较高的实用价值。
