【摘 要】
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目前,交通安全问题成为世界性的广泛话题,根据相关统计资料,大约有40%的交通安全问题源自于疲劳驾驶。因此,研究驾驶员疲劳监测方法,预防交通事故的发生,具有非常重要的现实
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目前,交通安全问题成为世界性的广泛话题,根据相关统计资料,大约有40%的交通安全问题源自于疲劳驾驶。因此,研究驾驶员疲劳监测方法,预防交通事故的发生,具有非常重要的现实意义。本文对现有的基于视频的驾驶员疲劳检测技术进行了深入分析,在此基础上,提出了一种采用基于嘴部状态和SVM(Support Vector Machine,支持向量机)技术的疲劳驾驶监测方法。首先,我们对采集的视频进行初步处理,跟踪每一帧视频画面,然后采用KLT(Kanade-Lucas-Tomassi)方法提取的面部特征,进一步采用基于Viola-Jones琼斯对象检测技术进行嘴部位置检测。接着采用CHU(Circular Hough Transform)方法进行嘴部状态检测,用以检测嘴部开合的状态。然后基于嘴部打开和关闭的一组帧图象进行数据特征提取,计算张口的时间和打哈欠频率。为了减少面向视频的迭代计算高时间复杂度,本文在实时计算中采用了基于滑动窗口数据导入处理。最后,我们采用所提取的特征数据进行SVM训练,从而检测出驾驶员的疲劳状况。本文采用真实数据对上述算法进行了实验模拟,实验结果表明,本文所采用的方法是有效的。
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