A driver drowsiness and distraction warning system based on raspberry Pi 3 Kit

Abstract

In this article, a system to detect driver drowsiness and distraction based on image sensing technique is created. With a camera used to observe the face of driver, the image processing system embedded in the Raspberry Pi 3 Kit will generate a warning sound when the driver shows drowsiness based on the eye-closed state or a yawn. To detect the closed eye state, we use the ratio of the distance between the eyelids and the ratio of the distance between the upper lip and the lower lip when yawning. A trained data set to extract 68 facial features and “frontal face detectors” in Dlib are utilized to determine the eyes and mouth positions needed to carry out identification. Experimental data from the tests of the system on Vietnamese volunteers in our University laboratory show that the system can detect at realtime the common driver states of “Normal”, “Close eyes”, “Yawn” or “Distraction”

Thiết bị đeo cảnh báo lái xe buồn ngủ ứng dụng trong an toàn giao thông đường bộ

“…-(1) Thông tin cụ thể về hành vi lái xe (góc vô lăng, độ lệch làn đường) [5]; -(2) Tín hiệu phản ứng sinh lý của lái xe (chuyển động của mắt, khuôn mặt) [6]; -(3) Tín hiệu sinh lý của lái xe (tín hiệu EEG, ECG, EMG) [7][8][9].…”

“…Trong đó, hai phương pháp đầu cơ bản là gián tiếp, ví dụ để phát hiện buồn ngủ của tài xế dựa trên phản ứng sinh lý qua việc tính toán tỷ lệ đóng mí mắt hay môi theo thời gian bằng thuật toán xử lý hình ảnh [6]…”