【摘 要】
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针对当前的疲劳驾驶监测预警方法存在监测灵敏度低、可靠性差等问题,提出了疲劳驾驶多源性智能监测预警方法,首先将摄像头采集的驾驶员图像进行预处理,通过计算驾驶员图像信
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针对当前的疲劳驾驶监测预警方法存在监测灵敏度低、可靠性差等问题,提出了疲劳驾驶多源性智能监测预警方法,首先将摄像头采集的驾驶员图像进行预处理,通过计算驾驶员图像信息的灰度值,得到驾驶员图像中像素的分布密度,为后续的监测和预警工作提供信息;其次,采用卡尔曼滤波算法对驾驶员的图像信息进行跟踪,得到驾驶员各个时间内的状态估计值,最后,通过计算驾驶员状态估计值判断驾驶员是否存在疲劳状态;实验结果表明,该方法的丢包率低、多源性高、抗干扰能力强、计算效率高。
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