嵌入式驾驶员状态检测算法的实现与优化

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提出了一种可以在嵌入式平台上实时运行的驾驶员状态检测算法.状态检测采用了基于统计学习的Adaboost算法与动态建模算法.与传统的采用主动红外光的方法相比,本系统采用对人眼更为安全的被动式方法,且对光线的变化有更好的鲁棒性.算法的主要创新点是:1)提出了检测区域自适应调整的单双眼检测相结合的Adaboost人眼检测算法,提高了人眼检测的准确性与速度;2)提出基于高斯混合模型的人眼动态建模跟踪算法,自动提取驾驶员眼睛区域灰度分布的信息,实现了对不同驾驶员人眼的建模与跟踪定位.在多个公共数据集以及实车采集的视频上进行的实验表明,该算法能够准确判断驾驶员的状态,满足实时处理的要求.
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