基于SVM的驾驶员疲劳检测研究

• 作者: 王振华 贾银山 陈兴
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 车辆 驾驶员 疲劳监测
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 1828-1832
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3712字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2011.08.040

摘要

疲劳驾驶是导致交通意外的一个重要原因,在车上装一个疲劳检测系统有助于预防交通事故的发生.现实条件下,司机的头和眼睛是不断运动的,使得疲劳特征提取变得比较困难.再加上外部干扰和光线条件的影响,准确判断司机的疲劳状态是一个具有挑战性的问题.介绍了一种利用支持向量机检测驾驶员疲劳状态的方法.首先采集驾驶员的头部视频,然后对视频图像进行处理,提取眼睛、嘴的视觉特征和点头频率变化情况,最后利用支持向量机依据这些特征来判断司机的疲劳状态.通过模拟实验,疲劳检测的准确率达到97.80%,表明该方法适合于驾驶员的疲劳检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾银山	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	19	225	7.0	14.0
2	王振华	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	1	6	1.0	1.0
3	陈兴	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	2	23	2.0	2.0