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为了解决目前车辆疲劳驾驶检测线索单一、算力要求高、准确率低、侵入式等问题,基于驾驶人员眼部、嘴部、头部等部位特征数据的采集分析,构建了轻量化的神经网络,设计了非侵入式多视觉特征融合疲劳检测方法.通过模拟对比实验和实际场景实验,证明该检测方法具有算力要求低、识别精度高、生产成本低等优点.
基于多视觉特征融合的非侵入式疲劳驾驶检测方法研究
【摘 要】
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为了解决目前车辆疲劳驾驶检测线索单一、算力要求高、准确率低、侵入式等问题,基于驾驶人员眼部、嘴部、头部等部位特征数据的采集分析,构建了轻量化的神经网络,设计了非侵入式多视觉特征融合疲劳检测方法.通过模拟对比实验和实际场景实验,证明该检测方法具有算力要求低、识别精度高、生产成本低等优点.
【机 构】
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江苏理工学院 计算机工程学院,江苏 常州 213001;网易游戏 Zen事业部,广东 广州 510623;南京爱普瑞斯软件有限公司 技术研发部,江苏 南京 210008
【出 处】
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江苏理工学院学报
【发表日期】
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2021年6期
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