【摘 要】
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疲劳状态检测对于保护电力工作人员的安全具有重要作用.深度学习虽然已经成为面部疲劳状态检测方面的重要方法,但是其检测结果的准确性还需要提高.针对这一问题,提出了一种新的电力工作人员疲劳状态识别系统.该系统通过对采集到的视频图像使用人脸检测算法确定电力场景中工作人员的面部位置,利用YOLOv4-tiny目标检测算法提取眼睛部位的视觉特征,建立检测模型,以提升视觉特征的辨别能力;采用PERCLOSE准则分析眨眼频率并结合打哈欠的频率和瞌睡点头频率来判断电力场景中工作人员是否疲劳.实验结果证明了所提的基于深度学习
【机 构】
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上海电力大学电子与信息工程学院,上海200090
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疲劳状态检测对于保护电力工作人员的安全具有重要作用.深度学习虽然已经成为面部疲劳状态检测方面的重要方法,但是其检测结果的准确性还需要提高.针对这一问题,提出了一种新的电力工作人员疲劳状态识别系统.该系统通过对采集到的视频图像使用人脸检测算法确定电力场景中工作人员的面部位置,利用YOLOv4-tiny目标检测算法提取眼睛部位的视觉特征,建立检测模型,以提升视觉特征的辨别能力;采用PERCLOSE准则分析眨眼频率并结合打哈欠的频率和瞌睡点头频率来判断电力场景中工作人员是否疲劳.实验结果证明了所提的基于深度学习的疲劳状态识别方法的有效性.
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