基于云计算的嵌入式人脸识别系统建构与研究

针对嵌入式系统运算、存储资源有限等缺陷,采用先进的FaceCore人脸检测开放平台构建一套基于云计算的嵌入式人脸图像处理系统;通过在高性能嵌入式平台接入图像采集设备采集图像信息,然后将复杂的图像处理、检测、识别等算法转移到云平台进行,实现人脸特征值检测、人脸特征点检测、人脸相似度检测、人脸匹配等功能,减少了嵌入式系统的本地运算负担,降低了嵌入式人脸检测、识别系统的软硬件成本;最后通过对多个不同年龄、性别的人进行人脸检测识别、人脸和嘴的位置检测以及图像中人脸个数检测,分别得到检测时间的平均值;实验结果验证了构建基于云计算的嵌入式人脸识别实时系统的可行性,系统的稳定性、可靠性,并且与以前直接在本地进行计算做比较,具有较高的实时性,为未来嵌入式系统进行实时的图像处理提供了一种更有效的解决方案。

基于云计算的多特征疲劳驾驶检测系统研究与设计

随着私家车的普及,人们对汽车安全性、舒适性要求不断提高,通过对当前车载系统分析和汽车驾驶员疲劳驾驶状态研究,提出了一种基于信息融合的多特征疲劳驾驶检测方案;方案采用高性能嵌入式系统平台与云计算相结合的方式,首先,通过嵌入式系统采集驾驶员面部图像;然后,将数据传输到Face++云计算平台,分析当前驾驶人员身份、年龄与微笑程度;最后,采用数字图像处理技术计算驾驶员头部位移以及统计眼睛眨动规律,综合3种指标预测驾驶员是否处于疲劳状态,实时监测驾驶员驾驶全过程;当检测到驾驶员处于疲劳驾驶状态,则通过语音的方式提醒驾驶员注意行车安全、谨慎驾驶;测试结果表明:该方案检测精度高、实时性强,并且易于和车载系统整合并推广使用。