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基于人眼特征的疲劳驾驶检测技术研究
被引量:
8
1
作者
闫保中
王晨宇
王帅帅
《应用科技》
CAS
2020年第1期47-54,共8页
针对目前疲劳驾驶检测技术无法很好地平衡算法准确性和实时性的问题,本文在人脸特征点定位方面采用了实时性较好的基于回归的局部二值特征法(LBF算法)。同时为了提高检测精度,改进了该算法的初始化策略。并且在建立LBF随机森林时使用归...
针对目前疲劳驾驶检测技术无法很好地平衡算法准确性和实时性的问题,本文在人脸特征点定位方面采用了实时性较好的基于回归的局部二值特征法(LBF算法)。同时为了提高检测精度,改进了该算法的初始化策略。并且在建立LBF随机森林时使用归一化的像素特征取代原始特征,从而提升分类效果。通过眼部宽高比检测人眼闭合程度,并提出将人眼视线方向应用于疲劳驾驶检测算法中,判断注意力是否分散,以便在驾驶员陷入深度疲劳之前对其预警。利用上述得到的多特征综合检测疲劳程度,实验结果表明该技术提高了算法的准确性。
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关键词
疲劳驾驶
LBF算法
随机森林
眼部信息
PERCLOS值
瞳孔定位
视线方向
分神检测
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职称材料
题名
基于人眼特征的疲劳驾驶检测技术研究
被引量:
8
1
作者
闫保中
王晨宇
王帅帅
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《应用科技》
CAS
2020年第1期47-54,共8页
文摘
针对目前疲劳驾驶检测技术无法很好地平衡算法准确性和实时性的问题,本文在人脸特征点定位方面采用了实时性较好的基于回归的局部二值特征法(LBF算法)。同时为了提高检测精度,改进了该算法的初始化策略。并且在建立LBF随机森林时使用归一化的像素特征取代原始特征,从而提升分类效果。通过眼部宽高比检测人眼闭合程度,并提出将人眼视线方向应用于疲劳驾驶检测算法中,判断注意力是否分散,以便在驾驶员陷入深度疲劳之前对其预警。利用上述得到的多特征综合检测疲劳程度,实验结果表明该技术提高了算法的准确性。
关键词
疲劳驾驶
LBF算法
随机森林
眼部信息
PERCLOS值
瞳孔定位
视线方向
分神检测
Keywords
fatigue driving
LBF algorithm
random forest
eye information
PERCLOS value
pupil positioning
line of sight
distracted detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人眼特征的疲劳驾驶检测技术研究
闫保中
王晨宇
王帅帅
《应用科技》
CAS
2020
8
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