【摘 要】
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为了降低因疲劳驾驶而导致的事故发生率，提出一种利用卷积神经网络与人脸特征点、疲劳判定指标相融合的方法，共同构建疲劳驾驶检测模型。首先利用SSD网络定位驾驶员的眼睛与嘴巴区域，VGG16网络学习这两个区域所包含的疲劳特征；同时再结合人脸68特征点、眼睛纵横比（EAR）和嘴巴纵横比（MAR）共同判定驾驶疲劳状态。最后，在相同测试集下分别计算SSD算法和Faster-RCNN算法的平均精度均值mAP;在
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金（LH2019D006）项目资助；
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为了降低因疲劳驾驶而导致的事故发生率，提出一种利用卷积神经网络与人脸特征点、疲劳判定指标相融合的方法，共同构建疲劳驾驶检测模型。首先利用SSD网络定位驾驶员的眼睛与嘴巴区域，VGG16网络学习这两个区域所包含的疲劳特征；同时再结合人脸68特征点、眼睛纵横比（EAR）和嘴巴纵横比（MAR）共同判定驾驶疲劳状态。最后，在相同测试集下分别计算SSD算法和Faster-RCNN算法的平均精度均值mAP;在YawDD数据集上应用此模型；并通过模拟驾车环境来验证此模型的可行性。实验结果表明，SSD算法要优于Faster-RCNN算法，并且此模型在YawDD数据集上的检测准确率约达97.2%,摄像头也能对驾驶员的状态进行实时检测。此模型对疲劳状态的检测十分有效，可在一定程度上降低因疲劳驾驶而导致的事故发生率。
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