基于面部多指标的货运司机疲劳驾驶检测

摘要：

通过分析现有的疲劳检测方法的原理及优缺点,选取眼部、嘴部及头部姿势三个指标,基于多特征生理指标融合,利用Python软件,通过计算机视觉的方法,从摄像头中获取人脸朝向、位置、眼睛开合度、眨眼频率、嘴部开合度等数据,针对长途货运司机设计一个可靠、快速准确的司机疲劳状态检测系统,经过验证与应用,在检测疲劳中眼部指标准确性最好,抗干扰性最强.且多生理指标融合检测相比单生理指标检测疲劳状态的准确度更高,响应速度更快,可避免某一指标受干扰失效从而影响疲劳状态判断,容错性更高.

关键词：面部识别、货运司机、疲劳驾驶、多生理指标、Python

所属期刊栏目：39

分类号：F253.9(物资经济)

资助基金：国家自然科学基金面上项目;国家自然科学基金重点项目;教育部人文社会科学研究项目

在线出版日期：2020-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：74-81,95