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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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为了提高电力设备状态监控的可靠性和便捷性,针对传统的有线网络采集布线复杂和成本高的缺点,设计了一种基于ZigBee无线网络的电力设备远程监控系统。利用TI公司片上系统CC2530芯片作为ZigBee网络的路由器,通过RS485-RS232协议转换器将电表数据读入ZigBee网络,再利用片上系统CC2538芯片作为ZigBee网络的协调器,接收底层模块的数据并将数据上传至上位机以实现数据监控。采用了一种协调器单次问询,从设备周期性回复的通信方式,并在协调器中实现了数据存储、问询判断、掉线重发等功能以使整个系统协同,高效的工作。 相似文献
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