【摘 要】
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为解决疲劳驾驶检测中人眼状态识别的难点,提出一种基于人脸关键点的疲劳检测方法.首先从摄像头实时采集驾驶员图像;然后经过AdaBoot方法检测出图像中最大的人脸,并完成人眼
【机 构】
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南京工程学院自动化学院,河海大学能源与电气学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61104085);江苏省自然科学基金项目(BK20151463)
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为解决疲劳驾驶检测中人眼状态识别的难点,提出一种基于人脸关键点的疲劳检测方法.首先从摄像头实时采集驾驶员图像;然后经过AdaBoot方法检测出图像中最大的人脸,并完成人眼定位和人眼睁闭状态判断;最后使用PERCL0S算法判别驾驶员的疲劳状态.其中人眼睁闭状态判定采用基于Dlib库的关键点检测方法,通过计算上下眼睑的距离判断人眼睁闭状态.采集了1000组人眼状态的数据之后进行分析,在闭眼时99%的状态值都小于2,而眼睛全睁时99%的状态值都大于2.4,当状态阈值设置为2时基于人脸关键点的检测算法正确率最高.
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