【摘 要】
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疲劳驾驶是道路交通事故的主要诱因之一,研究基于驾驶人疲劳状态的事故预警系统,对减少交通事故、保障驾驶人的人身安全有重大意义.文中提出一个基于卷积神经网络的驾驶人疲
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
【基金项目】
:
国家自然科学基金(51775565;51408237;51108192;51208500);广东省公益研究与能力建设专项项目(2016A020223002);华南理工大学中央高校基金项目(2017ZD034);中国新能源汽车产品检测工况研究和开发项目(Y1-703-148)资助
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疲劳驾驶是道路交通事故的主要诱因之一,研究基于驾驶人疲劳状态的事故预警系统,对减少交通事故、保障驾驶人的人身安全有重大意义.文中提出一个基于卷积神经网络的驾驶人疲劳检测系统,由预处理模块和疲劳检测模块组成.预处理模块应用方向梯度直方图(HOG)从待处理图像中定位人脸区域,再运用特征点检测算法和旋转变换校正人脸姿态.疲劳检测模块使用卷积神经网络对驾驶人的面部特征进行提取,再经由网络最后一层进行疲劳判别.与传统的基于瞳孔开度等单一特征的检测方法相比,卷积神经网络会在训练的过程中自行选择特征,不依赖于人工参与,能有效对抗户外恶劣环境的干扰,克服传统疲劳检测方法在光照剧烈变化的实车环境下遇到的困难.本文对算法进行了室内测试和实车测试,在室内测试中系统取得了综合96%的准确率,在实车测试取得了87%的准确率,验证了该方法在干扰强烈的室外环境下的准确率和鲁棒性.
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