基于双眼定位与状态判决疲劳检测算法

摘要：

提出一种基于计算机视觉的驾驶员疲劳状态检测方法,依据驾驶员双眼状态来辨别驾驶员是否疲劳.采用一种时空约束的Adaboost方法,快速检测驾驶员视频中的面部区域;在先验知识确定的可能眼睛区域,采用Haar-like特征和Adaboost分类器快速定位双眼区域;采用卷积神经网络的LeNet5网络架构,训练眼睛状态分类器和检测双眼状态,依据双眼是否闭合的特性判别驾驶员是否疲劳.实验结果表明,该方法能够可靠检测驾驶员的疲劳状态,检测效率高.

关键词：大数据、疲劳检测、计算机视觉、卷积神经网络、Haar-like特征

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：2017年度广西高校中青年教师基础能力提升基金项目2017KY1032

在线出版日期：2018-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1750-1754,1787