论文部分内容阅读
疲劳驾驶检测具有重要的警示作用,对检测方法的准确性和实时性均有较高要求。为此,提出了一种基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测方法。首先,针对车内特定使用环境,对MTCNN算法进行了加速优化,在保证高准确率的同时检测速度提升高达27倍。其次,在实现人脸特征点精确定位的基础上,提出了一种基于稀少特征点快速准确提取目标区域图像的ERFP(extracting images based on rare feature points)方法。再次,利用构建的眼、嘴数据集EMSD(eye and mouth state