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基于眼部识别的疲劳驾驶监测系统设计与实现: 收藏
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引用; 《电脑编程技巧与维护》2022年第2期 126-128,169页; 作者：王昱博刘安童田怡然郑研北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101; 以硬件设备Jetson Nano和编程语言Python为基础,构建了基于面部识别的疲劳驾驶检测系统。基于OpenCV进行图像处理并使用NumPy进行n维数值的计算扩展;在采集司机的面部信息后使用68点分析方法,持续监测司机在驾驶过程是否出现以下疲劳行...; 以硬件设备Jetson Nano和编程语言Python为基础,构建了基于面部识别的疲劳驾驶检测系统。基于OpenCV进行图像处理并使用NumPy进行n维数值的计算扩展;在采集司机的面部信息后使用68点分析方法,持续监测司机在驾驶过程是否出现以下疲劳行为:(1)持续闭眼现象;(2)连续打哈欠现象。若检测发现以上行为,则监测系统将判定司机出现疲劳驾驶并通过报警提示。测试表明,设计的监测系统在进行视频实验时,模型识别的准确率为81.8%。; 来源：详细信息评论

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