基于低光增强的夜间疲劳驾驶检测算法

摘要：

司机疲劳驾车会影响车辆的正常行驶,严重时会威胁司机和乘客的生命安全,因此检测司机是否出现疲劳现象可以有效保障人们的出行安全.在现实生活中,一般在夜间光照强度较弱的情况下,司机出现疲劳驾驶的次数较多,但是现有的相关检测算法无法处理灯光问题,导致其在夜间检测时准确率较低.针对此问题,本文提出了基于低光增强的夜间疲劳驾驶检测算法.首先对人脸图像进行低光增强处理,从而提高图像的曝光度;然后使用人脸关键点检测网络获取图像的眼睛区域;之后使用卷积神经网络对眼睛区域进行睁、闭眼分类;最后统计单位时间内睁、闭眼数量的比值,以此判定司机是否处于疲劳状态.实验结果表明,在夜间环境中,本文提出的检测算法相对现有算法在检测成功率上提升了15.38％,取得了更好的效果.

关键词：疲劳检测、低光增强、人脸关键点检测、低曝光图像、CNN

所属期刊栏目：29

在线出版日期：2020-12-08（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：173-178