資訊工程學系

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本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年,首先招收大學部學生,民國九十年成立資訊工程研究所碩士班,而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」;並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人,碩士班六十餘人,博士班約五人,截至民國一百零四年十一月止,總計現有大學部一百九十多人,碩士班一百二十多人,博士班二十三人,合計學生人數約為三百三十多位。

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    車載型視覺式駕駛者疲倦昏睡偵測系統
    (2008) 姚國鵬; K. P. Yao
    經由報告顯示,續多交通事故都可歸咎於駕駛者的疲倦或勞累,因為疲倦會影響駕駛者的視野、警覺性與決策的能力,會使駕駛的效率與能力降低。 在本研究中,我們發展一視覺式的疲倦偵測與警告系統,可估計出駕駛者的潛在疲倦狀態,且做出一些警告。當假設駕駛者處於低疲倦狀態時,我們可以為駕駛者作一些干涉性較小的動作,例如:開啟空調系統、散播一些香水或打開收音機提供一些娛樂;當駕駛者處於高疲倦狀態時,我們可以開啟導航系統輔助或警告其他人本車駕駛處於高疲倦狀態。 疲倦程度的計算是藉由臉部影像來判斷,影像由置於車輛前方的攝影機取得。本系統主要包含了五大步驟:前處理、臉部特徵擷取、臉部追蹤、狀態參數的計算、疲倦程度的推測。 在前處理部份,我們首先降低輸入影像的維度以加快系統速度。接下來對光線作補償,以降低周遭環境光線的影響。最後我們對每像點計算其在不同色彩空間的色度值,提供之後臉部特徵擷取的使用。 臉部特徵擷取主要包含四個子步驟:膚色偵測、臉部定位、眼睛偵測、嘴巴偵測與特徵確認。膚色區域偵測由前處理所得到的色度值,經由膚色模型來計算。接下來臉部定位,我們搜尋最大的膚色區域,然而所得到的臉部區域通常都是不夠完整的,因此僅在不完整的膚色區域搜尋臉部特徵是不可靠的,所以我們實際上是在整張影像搜尋臉部特徵,而臉部區域則用來做確認臉部特徵的動作。 當臉部特徵確認後,我們即利用其作臉部的追蹤,直到臉部追蹤失敗,此時臉部特徵擷取才會再次被執行,因為臉部特徵擷取是較耗時的,而臉部追蹤是較快且較可靠的。 當系統處於臉部追蹤時,臉部的狀態參數會在此時計算出來,包括了:單位時間內閉眼所佔的比例、眨眼頻率、閉眼的時間長度、凝視狀態、嘴巴張開的時間長度與頭部的轉動。 最後我們利用這些狀態參數來推算駕駛的疲倦程度,使用的是模糊積分,其可將各種不同的參數統合起來,推測出一疲倦程度。 我們對許多不同的駕駛者與照明程度作測試,結果顯示我們系統可以在白天正常的運作,未來將把系統的使用性延伸至晚上,對於這點我們將納入紅外線攝影機來幫助系統的實現。