摘要
本文针对传统疲劳驾驶检测设备影响司机驾驶舒适度、未结合交通法规进行定义和检测等问题,提出一种基于定位和视觉技术融合的疲劳驾驶检测方法。在高速公路场景下,通过高精度定位设备记录驾驶员的行车轨迹与驾驶时长,视频设备进行司机身份识别与人脸关键点检测。运用HRPSM;NN人脸身份识别、DAN人脸关键点检测等算法,对定位数据和视频数据进行数据分析与挖掘,基于朴素贝叶斯数据融合方法判断驾驶员是否疲劳驾驶。本研究在不需要穿戴设备的情况下能够准确判断驾驶员疲劳驾驶状态,为相关部门提供有力执法证据。实车实验结果表明,判别准确率高于90%,检测效果较好。
出处
《电子技术与软件工程》
2022年第2期240-243,共4页
ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
基金
国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项项目:基于智能网联的城市电动公交管控关键技术研究与应用(项目编号:2019YFE0123800)
中央高校基本科研业务费专项资金资助:面向自动驾驶环境的行人过街行为建模与安全提升方法研究(项目编号:30920021142)。
