【摘 要】
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针对行车参数或侵入式的驾驶员生理特征检测对设备精度要求较高,且对驾驶环境附加了一定要求,提出了一种非侵入式的方法,基于机器视觉获取面部图像并采用基于Haar-Like特征的
【基金项目】
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安徽省高校优秀中青年骨干人才国内外访学研修重点项目(GXFXZD2016263);安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(GXYQZD2016337);安徽省教育厅大学生创客实验室建设计划(2016ckjh199)
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针对行车参数或侵入式的驾驶员生理特征检测对设备精度要求较高,且对驾驶环境附加了一定要求,提出了一种非侵入式的方法,基于机器视觉获取面部图像并采用基于Haar-Like特征的Viola-JonesS算法检测人脸,使用Dlib机器学习库获得面部68关键点,并由眼部、嘴巴等关键点状态综合计算出疲劳参数。结果表明,该方法在多变环境下能够实时有效地检测疲劳状态。
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