Un détecteur de fatigue garde le conducteur à l'œil
Joonas Tikkanen / Flickr Creative Commons
SÉRIE D'ÉTÉ (3) - Une étudiante de l’EPFL a développé un algorithme vidéo de détection de fatigue basé sur la fermeture des yeux. PSA Peugeot Citroën, partenaire du projet, l’a intégré dans un prototype, pour le tester en conditions de conduite.
Près d’un tiers des accidents sur autoroutes sont liés à la fatigue. Aujourd’hui, plusieurs systèmes de détection de l’inattention du conducteur existent, basés par exemple sur la perte de contrôle du véhicule. Dans le cadre de son projet de master en génie électrique et électronique et en partenariat avec PSA Peugeot Citroën, Marina Zimmermann s’est concentrée sur le conducteur lui-même et son état d’éveil. Elle a mis au point un algorithme qui permet de mesurer la fermeture des paupières à l’aide d’une simple caméra, évitant tout moyen invasif.
Un des indicateurs les plus utilisés pour déterminer l’état de fatigue d’un conducteur est le «PERCLOS» (percentage of eye closure). Il mesure le pourcentage de temps durant lequel les yeux sont fermés au moins à 80% sur la pupille, durant un certain laps de temps. Le défi était de mesurer cet indicateur en temps réel, en gardant en continu dans le viseur les yeux du conducteur, sachant qu’il peut tourner la tête, porter des lunettes, rouler de nuit, traverser des tunnels…
Spécialisé notamment dans la reconnaissance, le suivi et l’analyse des visages, le Laboratoire de Traitement des Signaux 5 (LTS5) de l’EPFL dispose d’interfaces homme-machine capables de suivre le visage d’un conducteur en temps réel. Elles utilisent pour cela une petite caméra infrarouge placée derrière le volant. Dans ce projet initié par le Centre de Transport et réalisé au LTS5, Marina Zimmermann a développé un module pour analyser les yeux. Elle a construit son algorithme de telle sorte à effacer les effets des conditions lumineuses et des différentes morphologies oculaires des conducteurs. Elle a ensuite établi un profilage 3D de l’œil et des paupières, qui permet de distinguer un œil ouvert d’un œil fermé. Enfin, elle a dû optimiser sa méthode pour qu’elle puisse tourner en temps réel sur les ordinateurs embarqués dans les véhicules, dotés d’une puissance de calcul limitée.
--- Ci-dessus un oeil ouvert, puis fermé - c'est à partir de ce type d'image que fonctionne le détecteur. ---
Potentiel d’industrialisation
Les premiers tests à partir de vidéos de conducteurs en conditions réelles ont montré une bonne fiabilité du système. Il reste toutefois très dépendant de la cadence des images sachant que la nictation - clignement inconscient de l’œil - s’opère dans un délai de 100 à 150 millisecondes.
«L’algorithme proposé est suffisamment robuste et simple pour tourner sur un système de caméra standard. Il permettra de recouper l’information sur l’ouverture des paupières avec d’autres données fournies par le système de détection du visage déjà existante, comme les bâillements ou l’inclinaison de la tête», souligne Jean-Philippe Thiran, responsable du LTS5 et superviseur du projet de master.
En l’état, le projet présente déjà un potentiel d’industrialisation suffisamment intéressant pour que PSA Peugeot Citroën décide de l’intégrer dans un véhicule d’essai roulant premier stade pour évaluer la performance du système en situation réelle.
A propos
PSA Peugeot Citroën est installé une cellule d’innovation sur le campus de l’EPFL depuis 2011.
Le Centre de Transport de l’EPFL coordonne des recherches en transport et mobilité avec des partenaires privés et publics.