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基于视频图像和RBF神经网络的疲劳驾驶监测系统
被引量：
1
1
作者
王力
徐超
+1 位作者
沈晓蓉
范耀祖
《道路交通与安全》
2009年第4期30-33,共4页
采用视频采集方式和神经网络方法实现了驾驶员疲劳驾驶的非接触式监测。应用车头前端和车厢内部双路视频摄像头分别采集车辆相对于车道线的行驶轨迹和驾驶员的睁闭眼状态,应用Radon变换提取5 s内车头与车道线间的最大和最小偏离、相邻2...
采用视频采集方式和神经网络方法实现了驾驶员疲劳驾驶的非接触式监测。应用车头前端和车厢内部双路视频摄像头分别采集车辆相对于车道线的行驶轨迹和驾驶员的睁闭眼状态,应用Radon变换提取5 s内车头与车道线间的最大和最小偏离、相邻2帧间车头与车道线的最大角度变化量和平均角度差,应用AdaBoost算法提取驾驶员眼睛闭合帧数比例,并将上述各参数作为RBF神经网络的输入来实现驾驶员疲劳状态的动态监测,实验数据表明监测效果良好。
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关键词
疲劳驾驶监测
视频图像
径向基函数神经网络
RADON变换
ADABOOST算法
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题名
基于视频图像和RBF神经网络的疲劳驾驶监测系统
被引量：
1
1
作者
王力
徐超
沈晓蓉
范耀祖
机构
北方工业
大学
机电
工程
学院
自动化
系
北京航空航天大学自动化学院控制系统与控制工程系
出处
《道路交通与安全》
2009年第4期30-33,共4页
基金
北京市教委重点学科建设项目(BHBJZB-1-5)
北京市科委"企业创新应用自主知识产权与技术标准试点"项目
文摘
采用视频采集方式和神经网络方法实现了驾驶员疲劳驾驶的非接触式监测。应用车头前端和车厢内部双路视频摄像头分别采集车辆相对于车道线的行驶轨迹和驾驶员的睁闭眼状态,应用Radon变换提取5 s内车头与车道线间的最大和最小偏离、相邻2帧间车头与车道线的最大角度变化量和平均角度差,应用AdaBoost算法提取驾驶员眼睛闭合帧数比例,并将上述各参数作为RBF神经网络的输入来实现驾驶员疲劳状态的动态监测,实验数据表明监测效果良好。
关键词
疲劳驾驶监测
视频图像
径向基函数神经网络
RADON变换
ADABOOST算法
Keywords
driver fatigue monitoring
image processing
RBF NN
radon transform
AdaBoost algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视频图像和RBF神经网络的疲劳驾驶监测系统
王力
徐超
沈晓蓉
范耀祖
《道路交通与安全》
2009
1
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