基于人脸特征的疲劳驾驶状态判别方法

作     者：宋超 彭华武 SONG Chao;PENG Huawu

作者机构：襄阳职业技术学院湖北襄阳441000 中国兵器工业集团江山重工研究院有限公司湖北襄阳441057 

基　　金：襄阳市2022年度市级科技计划项目“基于计算机视觉与深度学习的疲劳驾驶预警系统研究”(项目编号:2022ABH006353) 

出 版 物：《信息与电脑》 (Information & Computer)

年 卷 期：2022年第34卷第19期

页      码：153-156页

摘      要：由于传统方法对于疲劳驾驶状态判别速率较慢,并且误判率较高,实际判别效果不佳,提出基于人脸特征的疲劳驾驶状态判别方法。利用AgCl电极方式采集驾驶员眼部信号,利用三轴加速度计与三轴陀螺仪采集驾驶人员头部姿态信号,利用高清相机采集驾驶员嘴部信号,采用均值算法对状态信号进行滤波处理,并对图像数据均值化处理,利用人脸特征技术提取驾驶员眼部特征、头部姿态特征和嘴部特征,利用评价矩阵计算驾驶员疲劳系数,以判别疲劳驾驶状态。经实验证明,设计方法判别速率较快,并且误判率相对较低,具有较好的可行性。

主 题 词：人脸特征 疲劳驾驶 状态判别 均值算法 均值化 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-9767.2022.19.047

馆 藏 号：203117830...