關鍵詞：疲勞駕駛檢測 卷積神經網絡 人臉識別 圖像處理 

摘要：論文將卷積神經網絡應用于人臉識別,對瞳孔定位算法進行改進,有效地克服了原算法計算量大的問題.根據駕駛員眼睛在不同狀態(tài)下寬高比例不同的特點,實現(xiàn)了一種簡單可行的眼睛狀態(tài)判斷方法,并通過PERCLOS算法對駕駛員的疲勞狀態(tài)進行判定.論文采用改進Hough變換方法定位駕駛員眼睛,準確率為92%,平均響應時間為29ms,駕駛員眼睛狀態(tài)的判斷準確率為83.9%.設計了一種基于人臉識別的疲勞駕駛檢測原型系統(tǒng),實現(xiàn)駕駛員臉部特征檢測、眼睛定位、眼睛狀態(tài)判斷、疲勞判定等功能.實驗結果表明,系統(tǒng)對疲勞狀態(tài)的識別率為87.5%,疲勞判斷的響應時間為17ms,有較好的實際應用價值.

廣東技術師范學院學報雜志要求:

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