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针对现有疲劳驾驶检测方法中实时性和泛化能力不足的问题, 本文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的疲劳驾驶闭眼特征检测方法, 使用CNN获取人脸相关特征点的位置并定位眼部感兴趣区域(Region Of Interest, ROI), 通过灰度化和直方图均衡化操作减弱光照差异的影响, 提取ROI的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG), 并用SVM对HOG进行分类, 相应的判断出原始图像是否包含疲劳驾驶闭眼特征. 本文给出了所提方法在PC平台和ARM平台实现的实时性验证, 在不同光照和背景条件下对多位受测人员进行测试, 实验结果表明该方法对疲劳驾驶闭眼特征检测准确率在94%以上, 处理速度满足实时性要求, 且具有较强的泛化能力. 相似文献
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介绍了一种高精度的电容传感器,应用相关检测技术,利用集成乘法器AD835来检测电容传感装置电容量的微小变化。这种方法比传统的电容检测传感器精度提高数百倍,而且系统不受外界缓变量的影响。该系统已在纤维检测方面得到很好的应用。 相似文献