【摘 要】
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为了避免日常生活中因疲劳造成的交通事故,利用人眼图像识别技术对驾驶进行疲劳监测。设计并提出了一套基于图像信息判断驾驶员疲劳状态的流程。首先使用Viola-Jones算法,在
【机 构】
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吉林大学仪器科学与电气工程学院,上海海洋大学工程学院
【基金项目】
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吉林大学大学生创新实践计划基金资助项目(2015650948)
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为了避免日常生活中因疲劳造成的交通事故,利用人眼图像识别技术对驾驶进行疲劳监测。设计并提出了一套基于图像信息判断驾驶员疲劳状态的流程。首先使用Viola-Jones算法,在图像中直接进行人眼定位,再对人眼图像进行处理,得到人眼长宽比值Q,最后建立了Q值和疲劳状态的关联模型。实验证明,该定位方式比传统方式检测速度提高了50%以上,同时能适应头部不同姿态;建立的＂眼部相对长宽比-睁眼程度＂模型具有良好的线性。模拟实际驾驶环境进行测试结果表明,监测系统能适应不同受试者并在1 s内对疲劳状态的驾驶员发出警报,在防
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