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多特征融合的驾驶员疲劳检测研究
被引量：
9
1
作者
黄占鳌
史晋芳
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2018年第11期1750-1754,共5页
针对驾驶疲劳检测中面部特征定位及驾驶员疲劳状态判别方法判断存在的不足,提出了利用监督下降算法同时定位驾驶员的多个面部特征。在眨眼、哈欠及点头判断的基础上,提取驾驶员眨眼频率、哈欠频率及点头频率多个特征值建立疲劳检测样本...
针对驾驶疲劳检测中面部特征定位及驾驶员疲劳状态判别方法判断存在的不足,提出了利用监督下降算法同时定位驾驶员的多个面部特征。在眨眼、哈欠及点头判断的基础上,提取驾驶员眨眼频率、哈欠频率及点头频率多个特征值建立疲劳检测样本数据库,并构建朴素贝叶斯分类器进行疲劳判断。当驾驶员出现疲劳驾驶时及时给以警告信息,以预防交通事故发生。在实际的驾驶环境视频测试结果中,驾驶员疲劳状态的判别平均准确率达到了94.87%,具有较好的性能。
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关键词
驾驶员疲劳检测
监督下降算法
多特征值融合
朴素贝叶斯分类器
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职称材料
题名
多特征融合的驾驶员疲劳检测研究
被引量：
9
1
作者
黄占鳌
史晋芳
机构
西南科技大学制造科学与工程学院
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2018年第11期1750-1754,共5页
基金
西南科技大学博士基金项目(16ZX7119)资助
文摘
针对驾驶疲劳检测中面部特征定位及驾驶员疲劳状态判别方法判断存在的不足,提出了利用监督下降算法同时定位驾驶员的多个面部特征。在眨眼、哈欠及点头判断的基础上,提取驾驶员眨眼频率、哈欠频率及点头频率多个特征值建立疲劳检测样本数据库,并构建朴素贝叶斯分类器进行疲劳判断。当驾驶员出现疲劳驾驶时及时给以警告信息,以预防交通事故发生。在实际的驾驶环境视频测试结果中,驾驶员疲劳状态的判别平均准确率达到了94.87%,具有较好的性能。
关键词
驾驶员疲劳检测
监督下降算法
多特征值融合
朴素贝叶斯分类器
Keywords
driver′s fatigue detection
supervised descent method
multi-feature fusion
naive Bayesian classifier
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多特征融合的驾驶员疲劳检测研究
黄占鳌
史晋芳
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2018
9
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