摘要：针对交通范畴驾驭员安全问题，提出一种依据S5PV210芯片的驾驭员心情感知体系规划办法。选用S5PV210芯片处理器.加载linux2.6.30内核，由USB工业相机获取驾驭员人脸图画，运用一种依据稀少标明的表情特征数值分类办法，取得驾驭员人脸表情特征数值，最终经过映射取得驾驭员心情状况成果。当呈现预设状况时给予警示，并将实时数据经过WIFI通讯网络发送回办理中心服务器。仿真试验标明，本体系现在对驾驭员心情的正确辨认率能够到达80%以上。
为了进步物流职业功率，需要对驾驭员心情进行判别和调理，一直让驾驭员处于一种高效的心情状况。驾驭员不良心情在路途交通运输范畴，经常会导致灾难性的事端。驾驭员处于不良心情状况时，其应变速度变慢，处理信息的速度也下降，决议计划的质量也会受到影响，它与安全行车联系极大。本文提出一种依据S5PV210 芯片的驾驭员心情感知体系计划，由USB工业相机获取驾驭员人脸图画，运用一种依据稀少标明的表情特征数值分类办法，取得驾驭员人脸表情特征数值，最终经过映射取得驾驭员心情状况成果。
1 体系整体原理与硬件规划
体系整体原理如图1所示，选用三星公司的高端ARMCortex—A8 S5PV210处理器作为主控芯片。经过对安置在驾驭员前段的光学图画采集器获取驾驭员面部图画，坐落前端的S5PV210芯片处理器对该图画进行运算处理，运用一种依据稀少标明的表情特征数值分类办法，辨认出驾驭员的实时表情，依据表情映射出此刻驾驭员的心情状况。经过计算机视觉的办法，经过对安置在驾驭员前段的光学图画采集器，对驾驭人面部特征进行实时监测处理，当呈现预设状况时给予警示，比方体系判别出驾驭员处于疲倦或许气愤的表情时，驾驭员作业状况就判定为不利于驾驭的状况，给予报警提示，并将实时数据经过WIFI通讯网络发送回办理中心服务器、办理中心对一切驾驭员数据进行剖析处理，对办理者供给决议计划数据，或许依据设定规矩向办理者供给主张，决议计划后向驾驭员端宣布办理指令，一直让驾驭员处于高功率的作业状况。
依据S5PV210芯片的驾驭员心情感知体系的硬件部件首要包含LCD、WIFI、USB、摄像头、SD卡、电源等资源，如图2所示。内部经过I2C总线将S5PV210与显示屏、电源模块、衔接在一起，S5PV210的I/O端口接报警器，存储器端口别离接DDR和NAND，XMMC端口接SD 卡，MMC端口接WIFI模块，其他LCD端口接LCD，USB端口接摄像头。
2 体系辨认算法
选用一种依据稀少标明的表情特征数值分类办法，取得驾驭员人脸表情特征数值。依据稀少标明的驾驭员面部表情辨认算法的根本思想是，首先将一切的练习集图画和待测验图画均经过预处理操作后进行特征提取，得到已标记好的各类其他练习集，然后经过依据稀少标明的分类算法辨认出测验图画的所属类别。具体步骤收拾如下：
算法流程如图3所示。
3 仿真试验
选用天嵌计算机科技有限公司的TQ210开发板作为试验渠道，该渠道运用Samsung Cortex—A8 S5PV210芯片。选用两种验证办法：Person—dependent验证办法和Person—independent验证办法，对表情辨认率进行测验。Person—dependent验证是指练习集与测验会集答应呈现相同人物的表情图画，因而，这种验证办法比较简单，得出的成果也会更好。 Person—independent验证是指练习集与测验会集人物没有堆叠，这样实践上便是加大辨认的难度，可是这种验证办法更靠近与实践。试验别离在 JAFFE(The Japanese Fem ale Facial Expression)人脸表情数据库和AR人脸数据库别离进行。文献提出面部表情编码体系(FACS)，用44个运动单元来描绘人脸表情改变，并界说了 6种根本情感类别：哀痛、惊骇、讨厌、愤恨、快乐、惊讶，本文将此6类表情均包含。
3.1 JAFFE表情库
JAFFE日本数据库包含了213幅(每幅图画的分辨率：256像素x256像素)日本女人的人脸表情图画，每幅图画都有原始的表情界说。表情库中共有 10个人.每个人有7种表情，别离为中性、快乐、哀痛、惊讶、愤恨、讨厌、惊骇，每种表情2～3张图画。表1是Person—dependent在 JAFFE库的试验成果。
从试验成果能够看出，中性，快乐，愤恨，惊讶4种表情的辨认正确率到达了80%以上。整体辨认正确率也到达了80%。
3.2 AR库
AR人脸数据库是西班牙巴塞罗那计算机视觉中心创立完结的，它包含了126名志愿者(70名男性和56名女人)的超越4 000张的五颜六色人脸图画，每幅图画的分辨率为256像素x256像素。该数据库采集了一切志愿者，在不同的光照条件下的不同面部表情以及不同遮挡物(太阳镜和围巾)的正面人脸图画。文中选取120名个别的中性，快乐，气愤，吃惊4种表情图画。在Person—dependent验证中以一切480个表情为练习集，测验集选取了23个人的中性.快乐，气愤，吃惊各40个表情为测验集;在Person—independent验证中100
人的表情是练习集，其他20人的表情为测验集。试验成果如表2所示。
从试验成果能够看出，在Person—dependent验证中辨认正确率为75.25%，较为满足，可是在Person—independent验证中，辨认正确率缺乏50%，有待办法的改进。
4 定论
体系选用S5PV210芯片处理器.加载Linux2.6.30内核，运用稀少标明表情分类办法，完成了驾驭员心情状况的计算机自动辨认和成果发送，然后有运用办理中心把握驾驭员的心情状况，并给出改进办法，下降了交通事端产生的概率。
