Секция «ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ»
информацию о кафедрах, специальностях, преподава-
ки данных, а также позволит стандартизировать и об-
телях, учебном плане и т. п., позволяет вести учет
легчить обмен данными между кураторами и учебной
успеваемости, составлять ведомости и графики, на-
частью.
пример, по рейтингу успеваемости студентов. Такие
возможности очень важны для куратора, так как ему
Библиографические ссылки
требуется владеть этой информацией в полной мере
1. Кузин А. В., Демин В. М. Разработка баз данных
для отчетности и принятия решений по делам группы.
в системе Microsoft Access : учебник. М. : Форум :
Внедрение разработанной информационной сис-
Инфра-М, 2005. 224 с.
темы в Железногорском филиале СибГАУ значитель-
2. Vieira R. Professional Microsoft SQL Server 2008
но повысит эффективность работы кураторов студен-
Programming. М. : Wrox, 2009. 936 с.
ческих групп, так как приведет к систематизации,
увеличению производительности и точности обработ-
© Пустовалова А. В., 2014
УДК 004.32
А. С. Савельев
Научный руководитель–М. Н. Фаворская
Сибирский государственный аэрокосмический университет
имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
СИСТЕМА МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ ВОДИТЕЛЯ АВТОТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА
Рассмотрен метод, состоящий из нескольких последовательно выполняемых алгоритмов, результат рабо-
ты которых, позволяет проанализировать состояние глаз водителя автотранспортного средства, на пред-
мет потери внимания.
Безопасность дорожного движения связана не
- Этап 3. Анализ состояния глаз.
только с мониторингом движения транспортных
Операция локализации лица предваряет поиск
средств на дорогах, но и с вниманием водителей,
глаз. На данный момент существует много вариантов
управляющих транспортными средствами. Усталость,
решения данной задачи: метод Eigenface (основывает-
вызывающая потерю внимания, является одним из
ся на имеющейся базе лиц), нейронные сети, фильтр
основных факторов, вызывающих дорожно-
Габора, выявление по цвету лица. По сравнению с
транспортные происшествия. В последние годы все
остальными методами, метод поиска лица по цвету
больше исследований посвящено выявлению потери
может быстро и точно выполнить поиск даже на
внимания при вождении. Так, например, были созда-
очень пестром фоне. Что в свою очередь позволяет
ны системы слежения за удержанием занимаемой по-
решать данную задачу в режиме реального времени.
лосы, детекторы анализирующие ритм сердцебиения
Один из способов поиска кожи основан на модели
и т. д. Все существующие методы можно разделить на
Гаусса. Распределение цвета кожи на лице похоже на
три категории. Первая группа методов выявляет уста-
двумерное распределение Гаусса. Что позволяет оп-
лость путем анализа характера взаимодействий води-
ределить пороговое значение перепада яркости на
теля с органами управления, например, нажатие на
лице. Исходя из этого утверждения, можно разделить
педаль акселератора или скорость вращения рулевого
изображение на участки, не содержащие кожу, и
колеса. Однако результаты сложны в плане объектив-
«участки-кандидаты», являющиеся кожей.
ного анализа ситуации. Вторая группа методов осу-
Другой способ основан на цветовой модели
ществляет сбор биометрической информации о води-
YCrCb, в которой пиксель классифицируется как уча-
теле, например скорость сердцебиения, давление, по-
сток кожи, если его Cr составляющая лежит в преде-
тоотделение и т. д. К последней категории относятся
лах от 140 до 160, а его Cb составляющая в пределах
методы, которые основаны на распознавании состоя-
от 140 до 195. (Значения цвета кожи различных людей
ния лица во внештатных ситуациях. Данные методы
установленные экспериментальным путем). В случае,
интересны тем, что работают с минимальным вмеша-
если пиксель удовлетворяет установленным значени-
тельством в процесс вождения.
ям, тогда его Y составляющей присваивается значе-
Разрабатываемая система мониторинга состояния
ние 255. В противном случае значение 0. После пере-
водителя основана на анализе состояния глаз водите-
бора всех пикселей на изображении получается маска
ля. Осуществляются выборки по 75-100 кадров (дли-
позволяющая выделить области содержащие кожу.
тельность 3-4 с) из видеопоследовательности, кото-
На бинарной маске изображения лица уровень
рые лежат в основе для принятия решения о состоя-
черного цвета в районе бровей глаз носа и рта значи-
нии водителя. Общая процедура анализа состояния
тельно больше, чем на остальном изображении лица.
водителя включает следующие этапы:
Используя данный факт, можно с помощью горизон-
- Этап 1. Локализация лица в кадре видеопоследо-
тальной гистограммы выявить область глаз и бровей,
вательности.
что позволяет уменьшить зону поиска (рис. 1). Затем
- Этап 2. Локализация области глаз.
323
