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人脸检测是基于PERCLOS的疲劳驾驶检测中的一项关键技术。将CCD摄像头得到的驾驶员人脸图像映射到YCbCr颜色空间,创立一个基于肤色的二维高斯数学模型。用自适应阈值分割法对人脸图像进行二值化处理,然后将得到的二值化人脸图像进行形态学分析。最后通过面部特征对连通域进行分析和处理,实现人脸的检测并框定。 相似文献
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搭建了驾驶员疲劳检测的信息采集系统,采用ARM嵌入式开发,可采集驾驶员的人脸图像、温度、心率、GPS定位等信息,并将相关信息通过Web上传模块上传到后台软件系统,通过后台处理驾驶员疲劳状态图像,得到处理结果并通过LCD屏显示。后台软件系统使用基于深度学习的疲劳驾驶检测算法,利用百度人脸识别模块实现人脸识别确定身份。利用深度学习神经网络模型YOLOv3算法检测出常规摄像头实时采集的驾驶人员人脸图像,利用特征点模型实现眼睛和嘴巴区域的分割,采用金字塔分离特征,采用了Mosaic数据图像增强,使用YawDD作为疲劳驾驶检测模型的数据集,通过循环神经网络(RNN)中的长短记忆网络算法训练模型,最终实现驾驶员疲劳度检测。 相似文献
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刘英 《现代制造技术与装备》2018,(7)
驾驶员的疲劳驾驶是引发交通事故的重要原因之一。描述了一种基于PERCLOS的驾驶员疲劳检测方法,采用1394数字采集卡采集驾驶员图像,经过图像预处理、人脸定位、人眼定位和人眼面积的计算,最终判断出驾驶员疲劳与否。 相似文献
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基于DM6437的驾驶员疲劳检测系统 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了一种基于DM6437的嵌入式驾驶员疲劳检测系统的总体设计方案.根据人眼的红眼效应,采用一种特殊的近红外光源,并通过DSP控制,使得系统实时采集到瞳孔亮暗程度不同的奇偶帧图像.利用这个特点,将奇偶帧差分图像与它自身大结构元素的中值滤波图像相减,从而快速准确地找到人眼区域.然后使用自定义模板搜索该区域,找到上下眼睑的边缘曲线并提取特征参数.最后,通过计算单位时间内的PERCLOS值来判断驾驶员的疲劳程度.实验表明,该系统具有对驾驶员无干扰、受外界环境影响小以及准确率高等优点,适合在汽车驾驶中进行实时疲劳检测. 相似文献
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《制造业自动化》2016,(11)
为了实现对驾驶员疲劳状态的在线监测,建立了驾驶员疲劳检测实时控制系统。对该系统所采用的人脸识别、人脸跟踪技术、人眼定位以及疲劳状态判断等进行研究。首先,介绍了系统的构成,以模块化思想构建系统软件。接着,以MB-LBP算法对人脸进行特征分类,结合Adaboost级联算法提取人脸信息,并与经典的人脸识别算法进行了对比。然后,利用人脸跟踪技术提高人脸识别的效率,并成功地实现了人眼定位于检测。最后,使用椭圆拟合算法对检测出来的眼睛区域进行拟合,通过计算驾驶员单次眨眼时间,进行驾驶员疲劳状态判别。试验结果表明:所设计的基于驾驶员面部特征的驾驶员疲劳驾驶检测系统,能够有效地检测驾驶员的疲劳状态,平均正确检测率高于90%。基本满足驾驶员疲劳驾驶非接触检测实时性好、准确性高的要求。 相似文献
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为了有效防止驾驶员酒后驾驶,研究了一款基于智能网联的酒后驾驶检测系统。该系统由微 处理器、酒精传感器、GPS定位模块、无线传输模块和上位机监控中心等部分组成。推导出输出电压与酒精 含量之间的转换算法,根据输出电压得出驾驶员酒后驾驶状态。研究 GPS有效数据提取的方法,当检测到 驾驶员处于酒后驾驶时,车载终端会发出报警并且将数据无线传输到监控中心,通过有效方式避免驾驶员 的酒后驾驶行为。实验结果表明,系统具有良好的鲁棒性,能够准确实时检测驾驶员的状态并进行报警与 传输,能有效提高行车安全。 相似文献
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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,能满足实时性的要求. 相似文献
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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,能满足实时性的要求. 相似文献
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针对基于机器视觉技术的驾驶防瞌睡装置,讨论了当前的发展状况和应用情况,提出了基于红外光源、差分图像、Kalman滤波的系统方案。在红外光照射下,利用视网膜对不同波长红外光吸收率的显著差别,引起图像处理区域改变,同时利用神经网络辅助Kalman滤波器对眼部位置进行跟踪预测,实现司机在一定范围内活动时跟踪眼睛、测量眼睑和眼球状态的分析技术。该方法为检测司机在驾驶中是否困倦提供了关键的技术,实验表明该方法是有效的。 相似文献
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针对基于机器视觉技术的驾驶防瞌睡装置,讨论了当前的发展状况和应用情况,提出了基于红外光源、差分图像、Kalman滤波的系统方案.在红外光照射下,利用视网膜对不同波长红外光吸收率的显著差别,引起图像处理区域改变,同时利用神经网络辅助Kalman滤波器对眼部位置进行跟踪预测,实现司机在一定范围内活动时跟踪眼睛、测量眼睑和眼球状态的分析技术.该方法为检测司机在驾驶中是否困倦提供了关键的技术,实验表明该方法是有效的. 相似文献
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针对现有方法在分析角度和特征参数上的局限性,提出一种基于语音心理声学分析的驾驶疲劳检测方法。首先,借助心理声学感知掩蔽处理步骤,将语音中的疲劳高敏感性频率成分突显出来,并给予其更多的Bark域临界频带描述,以获得更为细致的疲劳信息表达;其次,提取多种心理声学感知特征来量化描述语音中的疲劳异常音,并针对语音波形不同步而导致的特征提取误差问题,给出了语音帧的快速对准方案;最后,将语音样本与多个参考样本对比分析所得的感知特征向量,来分别搭建多个特征层模糊支持向量机(FSVM)分类器,并通过动态贝叶斯网络(DBN)的决策层融合判决,实现更为准确、鲁棒的驾驶疲劳检测。实验结果表明,该方法的查准率、查全率和平均正确率(为92.4%)均优于现有方法,尤其对重度疲劳的检测效果较佳(正确率达96.1%)。 相似文献
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