【摘 要】
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为了准确、快速地检测驾驶员疲劳状态,设计一种基于深度学习和ERT算法的车载疲劳检测系统.该系统采用MTCNN算法进行人脸定位,使用KCF算法进行人脸追踪,应用ERT算法进行人脸特征点检测.获得特征点后,测定了眨眼动作的EAR阈值与哈欠动作的MAR阈值,在YawDD数据集上眨眼识别的准确率达到88.07％,哈欠识别的F1-measure达到了92.31.通过计算眨眼时的PERCLOS值与检测嘴巴张度MAR的大小来判断眼部与嘴部状态,使用决策树进行多特征融合疲劳判断,进而决定是否进行预警.
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001
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为了准确、快速地检测驾驶员疲劳状态,设计一种基于深度学习和ERT算法的车载疲劳检测系统.该系统采用MTCNN算法进行人脸定位,使用KCF算法进行人脸追踪,应用ERT算法进行人脸特征点检测.获得特征点后,测定了眨眼动作的EAR阈值与哈欠动作的MAR阈值,在YawDD数据集上眨眼识别的准确率达到88.07％,哈欠识别的F1-measure达到了92.31.通过计算眨眼时的PERCLOS值与检测嘴巴张度MAR的大小来判断眼部与嘴部状态,使用决策树进行多特征融合疲劳判断,进而决定是否进行预警.
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