【摘 要】
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为了更加高效、便捷地获取驾驶员的精神状态,提出一种硬件结构简单、开发成本较低的疲劳状态实时监测系统。该系统采用树莓派开发板和Python语言进行实现,对OpenCV进行优化后
【机 构】
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阳光学院信息工程学院,福州瑞芯微电子股份有限公司底层平台中心
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目(JA15628)
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为了更加高效、便捷地获取驾驶员的精神状态,提出一种硬件结构简单、开发成本较低的疲劳状态实时监测系统。该系统采用树莓派开发板和Python语言进行实现,对OpenCV进行优化后,利用Dlib库的人脸68点标记模型完成脸部和眼部特征点定位,并利用EAR算法计算眼部特征状态对应的EAR参数,以此作为疲劳状态检测的依据。最后在机动车上配备系统进行实车模拟测试,实验结果表明,该系统检测准确率高并有很好的实时性。
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