【摘 要】
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随着城市化进程不断加快,中国汽车的需求量和保有量急剧上升,道路交通安全也随之成为我国亟待解决的社会问题。研究表明,疲劳驾驶是引发交通事故的主要原因之一,本文基于多特征融合方法对驾驶员疲劳检测技术进行研究,主要工作如下:首先,针对Anchor box这一结构,利用K-mean聚类方法对Yolov3算法进行修正,使得人脸检测平均准确率（AP）上升16.7%。接着将修正的Yolov3算法与基于Haar-
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随着城市化进程不断加快,中国汽车的需求量和保有量急剧上升,道路交通安全也随之成为我国亟待解决的社会问题。研究表明,疲劳驾驶是引发交通事故的主要原因之一,本文基于多特征融合方法对驾驶员疲劳检测技术进行研究,主要工作如下:首先,针对Anchor box这一结构,利用K-mean聚类方法对Yolov3算法进行修正,使得人脸检测平均准确率（AP）上升16.7%。接着将修正的Yolov3算法与基于Haar-like的Adaboost算法进行对比,对比结果显示前者不管在人脸检测准确率和检测速度上都明显优于后者。同时为了解决人脸检测算法在检测过程中的漏检问题,将卡尔曼滤波算法应用于人脸运动轨迹的预测,以预测下一帧图像中的人脸位置。其次,使用一种基于级联提升树的方法对人脸68个关键点进行检测。接着使用基于关键点与图像处理结合的方法计算眼部高宽比（EAR）,相较于仅使用关键点计算EAR,该方法能够有效解决由于光线较暗或者眼部颜色较深而导致EAR误差过大的问题,同时增加眼部睁闭时EAR差值。此外,该方法将眼睛睁闭判别准确率从86.8%上升到92.4%。采用基于关键点的方法计算嘴部高宽比（MRA）,并根据EAR和MAR计算三个疲劳特征:单位时间里眼睛闭合时间所占的百分比（PERCLOS）、最长持续闭眼时间和嘴部张开次数。然后,将三个疲劳特征PERCLOS、最长持续闭眼时间和嘴部张开次数作为输入,疲劳状态作为输出构建三层BP神经网络。通过仿真确定隐藏层节点数为4。实验结果表明,该方法疲劳检测正确率达90%,能够完成检测任务。最后,为解决清醒状态下因面部表情变化或其他因素致使眼部EAR值降低而导致的疲劳误判问题,本文提出一种基于时间累积的疲劳检测方法,并构建疲劳检测模型。具体方法是将待检测样本分成多段,通过BP神经网络分段判别其疲劳状态,接着根据疲劳累积模型计算疲劳累积值,依据累积值判断该样本的疲劳状态。通过设计长短视频检测实验,验证了改进方法使得疲劳检测准确率有一定提升,具有研究参考意义。
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