【摘 要】
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为降低因驾驶人疲劳驾驶导致的交通事故,需要开展驾驶人疲劳检测研究。为满足在线实时检测的要求,本文提出了融合面部特征的机动车驾驶人疲劳检测方法,首先通过背景差分缩小检测区域、减少图像金字塔层数等方法对MTCNN人脸检测网络进行优化加速,加速后的速度与之前相比提升了258%。其次通过多级级联的残差回归树对人脸进行特征点检测,得到了人脸的特征点,最后通过融合面部嘴、眼开合度特征的方式建立驾驶人疲劳检测模
【机 构】
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湖南警察学院交通管理系,长沙 410138
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为降低因驾驶人疲劳驾驶导致的交通事故,需要开展驾驶人疲劳检测研究。为满足在线实时检测的要求,本文提出了融合面部特征的机动车驾驶人疲劳检测方法,首先通过背景差分缩小检测区域、减少图像金字塔层数等方法对MTCNN人脸检测网络进行优化加速,加速后的速度与之前相比提升了258%。其次通过多级级联的残差回归树对人脸进行特征点检测,得到了人脸的特征点,最后通过融合面部嘴、眼开合度特征的方式建立驾驶人疲劳检测模型并进行训练。实验表明,该检测方法的准确率可达95.4%,每帧检测平均速度64 ms,检测速度快,能满足
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