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已有瞌睡识别算法多数基于机器学习或深度学习,没有考虑到人眼闭合状态序列与瞌睡之间的关系。针对上述问题,提出了一种基于人眼状态的瞌睡识别算法。首先,提出了人眼分割和面积计算模型,基于人脸68个特征点,根据人眼特征点构成的极大多边形分割出眼睛区域,并利用眼睛像素点的总数代表眼睛面积大小;其次,计算极大状态下的人眼面积,并利用关键帧挑选算法挑选出最能代表睁眼程度的4帧,根据这4帧的人眼面积与极大状态下的人眼面积计算睁眼阈值,从而构建眼睛闭合度得分模型来确定人眼闭合状态;最后,根据输入视频的人眼闭合得分序列,构建了基于连续多帧序列分析的瞌睡识别模型。在两个国际常用的打哈欠检测数据集(YawDD)和NTHU-DDD数据集上进行瞌睡状态识别,实验结果表明,所提算法在两个数据集上的识别准确率均在80%以上,尤其是在YawDD数据集上,识别准确率达到94%以上。该算法可应用于驾驶员驾驶状态检测、学习者课中状态分析等。 相似文献
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系统用于监测司机的瞌睡程度并适时发出警报,使驾驶员时刻保持清醒,保证驾驶安全。系统根据眨眼时间与瞌睡程度的生理关系,利用光电手段对眨眼过程进行实时监测,监测结果交由微型单片机处理。当眨眼时间满足瞌睡条件时,单片机发出警报,驱除司机的瞌睡。经过测试,此设计可以对驾驶员的疲劳程度做出比较准确的判断和告警,在一定程度上预防相关事故的发生。 相似文献
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2007年1月8日,星期一“啊~”我打了个大大的哈欠,吃过午饭一阵困意来袭,昏昏欲睡。今天编辑部就只有我,黑电和丹丹三个人,其他同事们都有外出任务。他俩都在埋头干活,我也不好打扰,一时间感觉甚是无聊。正当我和瞌睡虫苦战的时候,突然有份快递送到了编辑部。顿时来了精神,连忙签收,迫不及待地拆开看看是什么好东东。 相似文献
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俗话说:"春困秋乏夏打盹",历年来在春季开车,驾驶员出现驾车时打瞌睡的情形高于其他时刻,发生交通事故的频率也由此上升。那么春天驾车如何防瞌睡呢? 相似文献
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W.QX 《军民两用技术与产品》2006,(12):8
美国德尔福公司推出了可以检测司机走神、瞌睡的系统。该系统的CMOS摄像头能通过图像分辨司机双眼的位置和状态。如果判断出司机正在走神或者打瞌睡(闭眼几秒种).系统就会提高车内广播和乐曲的音量.对司机进行警告。 相似文献
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宋 《军民两用技术与产品》2012,(10):21-21
日本在研发驾驶瞌睡预防技术领域取得新进展。电装(DENS0)株式会社推出最新预防瞌睡技术样机,这标志着日本驾驶瞌睡预防技术将进入实用阶段。电装公司预防瞌睡技术样机可通过监测驾驶员的眨眼或心律变动及时发出警告,从而避免交通事故的发生。 相似文献
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系统利用Python OpenCV进行图像分析,确定人脸位置并实现人眼定位,利用Dlib库确定人眼的坐标位置。利用脸部局部状态信息进行非接触式测量,计算眼睛纵横比,即EAR值,根据设定的疲劳度阈值比较判断值班人员是否瞌睡。当检测出值班人员瞌睡时,系统会自动报警。实验结果表明,该检测方法使用非接触式测量值班人员生理响应特性,识别精度比较好且满足实用性要求。 相似文献
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