【摘 要】
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随着深度学习等技术的日益成熟,汽车智能辅助驾驶系统不仅能减少驾驶员在驾驶过程中的很多操作,更重要的是能为驾驶员的安全提供保障。为了降低交通事故的发生频率,对驾驶员的疲劳进行检测,以及在驾驶员处于疲劳时对其进行提醒,采取相应的预防手段显得格外重要。如何快速,准确,低成本的感知驾驶员的行为举止和状态,进一步地促进安全行车,是国内外很多学者和汽车智能驾驶领域的热门话题。本文疲劳检测的方法则是在已经训练好
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随着深度学习等技术的日益成熟,汽车智能辅助驾驶系统不仅能减少驾驶员在驾驶过程中的很多操作,更重要的是能为驾驶员的安全提供保障。为了降低交通事故的发生频率,对驾驶员的疲劳进行检测,以及在驾驶员处于疲劳时对其进行提醒,采取相应的预防手段显得格外重要。如何快速,准确,低成本的感知驾驶员的行为举止和状态,进一步地促进安全行车,是国内外很多学者和汽车智能驾驶领域的热门话题。本文疲劳检测的方法则是在已经训练好的人脸检测模型方法的基础上使用面部标志算法检测出眼睛和嘴巴的特征点,通过结合计算出的PERCLOS值和打呵欠的次数来进行综合判断驾驶员的疲劳程度。通过实验可以本文方法的眨眼检测准确率为89%,嘴巴张度不小于0.45,连续持续帧数不少于30帧时,对哈欠检测的F1-Measure为0.9。本文模型的检测速度为每张图片0.41秒,模型体积大小为13MB。本文设计了基于深度学习的头部姿态检测模型,通过多个特征融合算法,来对司机的疲劳程度或者注意力进行分析。通过实验可以看出本文设计的头部姿态模型MAE为9.005,实际检测到的疲劳次数为17次,能准确检测出疲劳和分心特征。在检测速度上,CPU测试结果为35FPS,GPU测试结果为130FPS,模型体积大小为6MB。针对驾驶姿态的种类,本文设计了驾驶姿态分类网络,通过实验结果可以看出,本文模型的准确率为98%,单张图片的运行速度为0.17秒,模型大小为22.5MB。综上所述,本文的疲劳检测方法能准确发出预警,且对性别、种族、光照和是否佩戴眼镜具有很好的鲁棒性。不仅在模型大小、速度和精度上进行了优化,还能结合疲劳和驾驶姿态进行综合检测。
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