發(fā)布時(shí)間：2018-12-24 07:56

【摘要】：疲勞駕駛是造成交通事故的一個(gè)很重要的因素,對(duì)駕駛員進(jìn)行疲勞檢測(cè),是降低交通事故的有效方法。圖像在網(wǎng)絡(luò)傳播過(guò)程不可避免存在信息安全問(wèn)題。圖像加密是解決信息安全問(wèn)題的一個(gè)有效方法。如何在對(duì)駕駛員疲勞檢測(cè)的同時(shí),又能保證采集圖像在網(wǎng)絡(luò)傳播中的信息安全是一個(gè)值得深入研究的問(wèn)題,本文主要針對(duì)這兩方面開展研究和論述。本文基于VS2010開發(fā)環(huán)境、MFC類庫(kù)和OpenCV開源視覺(jué)庫(kù),設(shè)計(jì)了一個(gè)基于多維混沌加密的疲勞檢測(cè)軟件系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)圖像加密技術(shù)的分析比較,采用基于新的多維混沌加密算法對(duì)視頻圖像進(jìn)行加密,在保證其加密安全性的基礎(chǔ)上,運(yùn)用多線程技術(shù)對(duì)圖像加密,提高了圖像加密的實(shí)時(shí)性;在圖像傳輸過(guò)程中,采用分包傳輸?shù)霓k法,提高了視頻傳輸過(guò)程中的實(shí)時(shí)性;在對(duì)圖像疲勞檢測(cè)時(shí),采用了OpenCV中的Haar-like矩形特征的分類器進(jìn)行人臉檢測(cè),在人臉檢測(cè)區(qū)域采用了基于滑動(dòng)窗口和霍夫變換的人眼定位,最后進(jìn)行疲勞判斷。本系統(tǒng)設(shè)計(jì)了圖像采集端、服務(wù)器端和客戶端,在服務(wù)器端實(shí)現(xiàn)了疲勞檢測(cè)和圖像的加密傳輸,客戶端實(shí)現(xiàn)了圖像的解密和視頻顯示。最后通過(guò)測(cè)試驗(yàn)證,達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)。
[Abstract]:Fatigue driving is an important factor to cause traffic accidents. Fatigue detection is an effective method to reduce traffic accidents. Information security is inevitable in the process of image transmission on the network. Image encryption is an effective method to solve the problem of information security. How to detect driver fatigue and ensure the information security of image collection in network transmission is a problem worth further study. This paper mainly focuses on these two aspects of research and discussion. Based on VS2010 development environment, MFC class library and OpenCV open source vision library, a fatigue detection software system based on multidimensional chaotic encryption is designed in this paper. Based on the analysis and comparison of image encryption technology, a new multi-dimensional chaotic encryption algorithm is used to encrypt the video image. On the basis of ensuring its encryption security, the multi-thread technology is used to encrypt the image. The real-time performance of image encryption is improved. In the process of image transmission, the method of subcontract transmission is used to improve the real-time performance of video transmission. In the process of image fatigue detection, the classifier of Haar-like rectangle feature in OpenCV is used for face detection, and the human eye location based on sliding window and Hough transform is used in face detection area. Finally, fatigue judgment is carried out. The system has designed the image collection end, the server side and the client end, has realized the fatigue detection and the image encryption transmission in the server side, the client side has realized the image decryption and the video display. Finally, through the test and verification, the expected goal is achieved.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TP309.7

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7 鐘國(guó);鐘幼強(qiáng);金施群;;基于紅外差分圖像的駕駛員疲勞檢測(cè)系統(tǒng)[J];現(xiàn)代顯示;2008年11期

8 陳勇;黃琦;劉霞;張昌華;;一種全天候駕駛員疲勞檢測(cè)方法研究[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2009年03期

9 薄華;王蕾;;基于人眼識(shí)別的駕駛員疲勞檢測(cè)[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2011年25期

10 ;可靠性基礎(chǔ)、質(zhì)量管理與控制[J];電子科技文摘;2002年07期

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2 胡慶新;張淑鳳;方躍;;弱光環(huán)境下駕駛員的人臉檢測(cè)和眼睛追蹤[A];第六屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（3）[C];2008年

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本文編號(hào)：2390369