【摘 要】
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疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一,在驾驶员进入疲劳驾驶之前发出有效预警,能够大大降低交通事故率,因此具有一定的研究价值.基于计算机视觉的方法能够通过眼动和嘴吧的
【机 构】
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南京信息职业技术学院,江苏 南京 210000;江苏电子信息职业技术学院,江苏 淮安 223003;南京信息职业技术学院,江苏 南京 210000
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疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一,在驾驶员进入疲劳驾驶之前发出有效预警,能够大大降低交通事故率,因此具有一定的研究价值.基于计算机视觉的方法能够通过眼动和嘴吧的状态分析来检测驾驶员疲劳.由于图像视觉方法的准确性、实时性、非侵入性和低成本,对特定驾驶员面部图像识别方法已被证明是当前最能产业化的技术.本文主要研究了基于驾驶员头部方向、嘴巴状态和眼睛状态来推断实车运行环境下的驾驶员疲劳状态中的关键问题.创新点包括:①提出了一种实车红外图像下驾驶员疲劳驾驶监测系统;②结合头部姿态、嘴部特征、眼部特征,输入多维度卷积神经网络确定疲劳程度.本文提出的方法,经过不同驾驶员在多种车型上进行的大量实验验证表明,在真实复杂实车光照条件的驾驶环境下具有更强的鲁棒性.
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