【摘 要】
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对人类疲劳的检测,目前分为检测身体活动,包括头部等一些身体行为和检测生物信号,包括眼睛嘴巴状态或脑电波信号等,这些方法的共同点和弊端是在当事人进入疲劳状态后才能作出
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海市现代光学系统重点实验室
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对人类疲劳的检测,目前分为检测身体活动,包括头部等一些身体行为和检测生物信号,包括眼睛嘴巴状态或脑电波信号等,这些方法的共同点和弊端是在当事人进入疲劳状态后才能作出判断,但对于驾驶员制动延迟零点几秒也可能酿成重大事故的情况,以往的方法显然是不适应的,针对此弊端,特别提出一种根据当前数据预测下一个时间段的精神状态的方法,能有效地防止事故的发生。利用灰度投影法与灰度变化标准差的结合完成多角度眼睛的定位,根据提出的一种简便且准确的样点提取法来计算眼睛状态对应的阈值,利用马尔科夫链算法对司机的精神状态进行判断和预
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