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基于卷积专家神经网络的疲劳驾驶检测
被引量：
2
1
作者
董超俊
林庚华
+1 位作者
吴承鑫
黄尚安
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第10期2812-2817,共6页
针对疲劳驾驶引发众多交通事故的问题,提出一种结合核相关滤波器与卷积专家局部约束模型的多特征融合疲劳驾驶检测算法。为多任务级联卷积神经网络检测到的人脸建立自适应核相关滤波器,获取每帧图像人脸位置,利用卷积专家局部约束模型...
针对疲劳驾驶引发众多交通事故的问题,提出一种结合核相关滤波器与卷积专家局部约束模型的多特征融合疲劳驾驶检测算法。为多任务级联卷积神经网络检测到的人脸建立自适应核相关滤波器,获取每帧图像人脸位置,利用卷积专家局部约束模型检测人脸68个关键特征点;分别运用基于角度的检测算法、基于相对位置的检测算法和PnP(perspective-n-point)算法检测眼睛闭合度、嘴巴张开度和低头行为;通过支持向量机进行多特征融合疲劳状态分类。实验结果表明,该方法准确率达到95.5%,能有效识别疲劳状态。
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关键词
卷积专家局部约束模型
疲劳驾驶检测
核相关滤波器
多特征融合
人脸关键点检测
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题名
基于卷积专家神经网络的疲劳驾驶检测
被引量：
2
1
作者
董超俊
林庚华
吴承鑫
黄尚安
机构
五邑大学智能制造学部
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第10期2812-2817,共6页
基金
广东省省级科技计划基金项目(2017A010101019)。
文摘
针对疲劳驾驶引发众多交通事故的问题,提出一种结合核相关滤波器与卷积专家局部约束模型的多特征融合疲劳驾驶检测算法。为多任务级联卷积神经网络检测到的人脸建立自适应核相关滤波器,获取每帧图像人脸位置,利用卷积专家局部约束模型检测人脸68个关键特征点;分别运用基于角度的检测算法、基于相对位置的检测算法和PnP(perspective-n-point)算法检测眼睛闭合度、嘴巴张开度和低头行为;通过支持向量机进行多特征融合疲劳状态分类。实验结果表明,该方法准确率达到95.5%,能有效识别疲劳状态。
关键词
卷积专家局部约束模型
疲劳驾驶检测
核相关滤波器
多特征融合
人脸关键点检测
Keywords
convolutional experts constrained local model
driver fatigue detection
kernelized correlation filter
multi-feature fusion
facial landmark detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于卷积专家神经网络的疲劳驾驶检测
董超俊
林庚华
吴承鑫
黄尚安
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
2
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