【摘 要】
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为了提高危险驾驶检测的准确性,我们提出了基于面向对象程序设计的危险驾驶检测方法。该方法用红外摄像头采集驾驶员的视频帧,首先利用OpenCVDNN对视频帧中采集到的人脸关键
【基金项目】
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长江大学大学生创新创业训练计划项目(2014012)
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为了提高危险驾驶检测的准确性,我们提出了基于面向对象程序设计的危险驾驶检测方法。该方法用红外摄像头采集驾驶员的视频帧,首先利用OpenCVDNN对视频帧中采集到的人脸关键点定位,在通过CNN卷积神经网络算法降低数据计算复杂度提取人脸中的眼睛和嘴巴特征,最后用LSTM网络关联驾驶员前后状态数据判断危险驾驶检测结果。实验结果表明,通过基于面向对象程序设计的危险驾驶方法,与传统的用opencv、dlib库等危险驾驶检测方法成本低,速度较好,准确率略高。
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