資料介紹
	  駕駛疲勞是影響交通安全的重要因素之一,疲勞駕駛預警系統(tǒng)的研究是十分有必要的。針對面部特征精確定位及疲勞駕駛檢測問題,提出眼、鼻和嘴部三組卷積值加權求和的算法,根據(jù)三者狀態(tài)信息對實驗結果影響程度設置不同的權重系數(shù),構造疲勞監(jiān)測模型。,首先對拍攝的駕駛員圖片進行人臉檢測,獲得面部圖像,按比例對合成的卷積模板劃分三部分器官區(qū)域,結合模板卷積的相關理論,采用多目標優(yōu)化技術,然后對面部器官狀態(tài)進行疲勞判斷,并得到相應的判定結果。實驗表明,綜合眼、鼻和嘴部信息模板不同的權重系數(shù),突出了重要器官區(qū)域的影響,提高了疲勞檢測準確性和魯棒性,為最終構建一種實時的、可靠的非接觸式駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)提供了理論基礎。
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