| 融合面部特征的机动车驾驶人疲劳检测 |
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| 引用本文： | 冯晓锋,方斌. 融合面部特征的机动车驾驶人疲劳检测[J]. 机械科学与技术, 2021, 40(11): 1767-1772. DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200282 |
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| 作者姓名： | 冯晓锋 方斌 |
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| 作者单位： | 湖南警察学院交通管理系,长沙 410138 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 背景差分 疲劳检测 面部特征 特征点检测 |
Online Fatigue Detection of Vehicle Drivers based on Facial Features |
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| FENG Xiaofeng,FANG Bin. Online Fatigue Detection of Vehicle Drivers based on Facial Features[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2021, 40(11): 1767-1772. DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200282 |
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| Authors: | FENG Xiaofeng FANG Bin |
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