摘要
针对行车参数或侵入式的驾驶员生理特征检测对设备精度要求较高,且对驾驶环境附加了一定要求,提出了一种非侵入式的方法,基于机器视觉获取面部图像并采用基于Haar-like特征的Viola-Jones算法检测人脸,使用Dlib机器学习库获得面部68关键点,并由眼部、嘴巴等关键点状态综合计算出疲劳参数。结果表明,该方法在多变环境下能够实时有效地检测疲劳状态。
出处
《宿州学院学报》
2018年第10期115-117,共3页
Journal of Suzhou University
基金
安徽省高校优秀中青年骨干人才国内外访学研修重点项目(GXFXZD2016263)
安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(GXYQZD2016337)
安徽省教育厅大学生创客实验室建设计划(2016ckjh199)