【摘 要】
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疲劳现象出现在日常生活的各种场合,在驾驶环境中对于疲劳的检测尤为重要。随着生活水平的日渐提高,汽车已经进入寻常百姓家,成为了人们日常出行重要的交通工具,交通事故预防问题也成为了社会及科学研究的热门话题,其中交规的制定更新、城市天眼系统以及交通部门的严格把控对于超速、超载和酒驾产生的事故得到缓解,但疲劳驾驶产生的事故仍得不到有效的解决办法。因此,疲劳检测在疲劳驾驶问题上成为了国家关注的问题,也成为了
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疲劳现象出现在日常生活的各种场合,在驾驶环境中对于疲劳的检测尤为重要。随着生活水平的日渐提高,汽车已经进入寻常百姓家,成为了人们日常出行重要的交通工具,交通事故预防问题也成为了社会及科学研究的热门话题,其中交规的制定更新、城市天眼系统以及交通部门的严格把控对于超速、超载和酒驾产生的事故得到缓解,但疲劳驾驶产生的事故仍得不到有效的解决办法。因此,疲劳检测在疲劳驾驶问题上成为了国家关注的问题,也成为了保障人民生命财产安全和减少交通事故的现实问题。本文通过调研国内外提出的各种应用于疲劳检测的手段,提出了一种基于dlib模型及头部姿态估计的方法实现实时疲劳检测,采用摄像头实时采集头部视频资料,利用OpenCV实现人脸检测,通过dlib模型可以提取出人脸的68个器官特征点,先利用EAR算法和MAR算法可以区分出眼部和嘴部的行为状态,根据实验合理设置阈值判断疲劳行为,再利用头部姿态估计的方法,根据俯仰角和滚转角信息综合判断疲劳状态。论文中对于人脸检测、特征点提取及疲劳检测进行了验证。通过实验得到的疲劳检测判定条件在驾驶环境中对驾驶员进行测试实验,并且当达到疲劳条件时发出疲劳预警消息。实验结果表明此系统对于疲劳检测具有较高的准确率、能够满足疲劳检测需求,达到疲劳检测预警效果。
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