【摘 要】
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针对以往的疲劳检测方法都是在当事人进入疲劳状态后才能作出判断的方法不适合制动,不能有半点怠慢的实际驾驶情形的共同弊端,提出一种预测疲劳的方法。完成人脸和人眼定位后
【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,南京航空航天大学自动化学院
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针对以往的疲劳检测方法都是在当事人进入疲劳状态后才能作出判断的方法不适合制动,不能有半点怠慢的实际驾驶情形的共同弊端,提出一种预测疲劳的方法。完成人脸和人眼定位后,提出利用Sobel算法提取眼部轮廓,并计算其状态对应的阈值,再用马尔科夫链算法进行疲劳状态的预测,最后对算法进行优化并移植到DSP硬件平台上。实验结果表明,该方法预测准确率高并有很好的实时性。
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