| 机车司机疲劳驾驶监测 |
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| 引用本文： | 李庆梅,钟燕科.机车司机疲劳驾驶监测[J].制造业自动化,2011(24). |
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| 作者姓名： | 李庆梅 钟燕科 |
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| 作者单位： | 湖南铁道职业技术学院; |
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| 摘 要： | 本文针对机车驾驶员疲劳驾驶的监测问题,对采集的图象进行预处理之后,首先利用最大类间方差法,将人脸区域分割出来;然后采用灰度积分投影技术对人眼区域准确定位;再利用小波分析对人眼区域进行两层分解,提取各层的近似分量和细节分量的能量,构造为特征向量,并输入到SVM分类器,实现对机车驾驶员眼睛睁开、闭合状态的判断,最后运用PERCLOS原理对驾驶员驾驶状态作出判断。实验数据表明:本文提出的方法能够准确地对机车驾驶员的驾驶状态作出监测。
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| 关 键 词： | 疲劳驾驶 最大类间方差法 灰度积分投影 SVM PERCLOS |
Locomotive driver fatigue driving monitoring |
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| LI Qing-mei,ZHONG Yan-ke.Locomotive driver fatigue driving monitoring[J].Manufacturing Automation,2011(24). |
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| Authors: | LI Qing-mei ZHONG Yan-ke |
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| Affiliation: | LI Qing-mei,ZHONG Yan-ke |
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