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题名基于主动表观模型及PERCLOS的疲劳检测研究
被引量：1
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作者
唐春林
杨昌休
陈兴劼
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机构
重庆公共运输职业学院轨道车辆与机械系
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出处
《铁路计算机应用》
2016年第11期5-8,14,共5页
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基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJ1405501)
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文摘
针对城市轨道交通电客车司机长时间驾驶产生的疲劳问题,目前主要是通过规章制度及警惕按钮来解决,这样既增加司机的劳动强度,也对司机疲劳驾驶检测效果有限。文章针对电客车司机现场工作环境,提出了一种主动在线实时检测方法,该方法通过视频序列分析人脸信息,采用主动表观模型完成对人眼的识别及定位,采用PERCLOS算法完成对司机疲劳检测。实验证明,该模型和算法能够很好地完成对司机的疲劳检测。
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关键词
电客车司机
疲劳检测
主动表观模型
PERCLOS算法
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Keywords
driver of Urban Transit
fatigue detection
Active Appearance Model
PERCLOS Algorithm
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分类号
U231
[交通运输工程—道路与铁道工程]
F530.69
[经济管理—产业经济]
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