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现行的疲劳监测设备造价昂贵,便携性差且有效性不高,正面疲劳监测方案极大地影响了使用者的工作效率,因此进行实用且准确的疲劳监测方案研究十分有意义。提出了新型的侧眼眼动疲劳监测眼镜并结合N-Range图像处理算法提高眼部定位的鲁棒性与疲劳监测的准确率。在侧眼图像处理过程中,用N*N的卷积核及Sigmoid函数计算激活图,采用OTSU阈值分割法对激活图进行阈值分割,将小于阈值的像素点激活值置于0。据此计算水平方向与垂直方向的标准差投影,从投影图中通过平均阈值法定位出人眼区域,随后通过计算人眼高宽比表征眼部闭合度,采用基于PERCLOS的P80疲劳评测方法为设备的使用者进行实时的疲劳分析。实验结果表明现行设备所存在的问题,通过我们的方案得到了很好的解决,即使在复杂的环境中,本文的方法仍然表现出色,疲劳判决准确度达到了94%。疲劳监测眼镜与N-Range算法可以实现在不影响使用者作业效率的前提下,仍然保持着较高的疲劳监测精度,具有较高的实用价值。 相似文献
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针对疲劳识别率有待提高和现行疲劳检测设备不便携带的问题,提出一种以便携式眼镜为载体结合处理头动与眼电信号的疲劳检测方法.利用便携式眼镜采集头动与眼电信号并通过蓝牙将数据传输到手机终端.采用融合卡尔曼滤波算法处理头动信号并提取点头频率特征,采用Perclos算法P80原理和分段平均功率比值法处理眼电信号得到眨眼频率和低高... 相似文献
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