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摘要:
在用机器视觉系统监测驾驶员的眼睛疲劳状态时,由于图像采集与图像处理消耗一定的时间,降低了系统的采样率,正常情况下,眼睛的眨动过程非常短暂,过低的采样率会漏掉眼睛某些关键状态的信息。因此直接对视频进行研究并提出用描述统计方法确定眼睛的最大睁开值,进而应用PERCLOS方法进行疲劳判定。对视频序列图像进行抽样,研究不同采样时间间隔对PERCLOS值的影响。通过六名测试者的数据表明:当PERCLOS值在15%附近时疲劳现象明显,随疲劳程度加深PERCLOS值升高,通过对视频序列图像抽样调整采样时间间隔,发现采样间隔在40 ms到120 ms之间时, PERCLOS值比较稳定,最大的相对误差为20.17%,采样间隔时间大于120 ms时PERCLOS值的波动幅度较大,最大相对误差达到54.07%,会影响疲劳判定结果。
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文献信息
篇名 眼睛疲劳程度判定方法研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 PERCLOS 眼睛睁开程度 疲劳判定
年,卷(期) 2013,(17) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 199-203
页数 5页 分类号 TP301.4|TP752
字数 3737字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1111-0503
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 苑玮琦 沈阳工业大学视觉检测技术研究所 283 2226 21.0 31.0
2 滕红艳 沈阳工业大学视觉检测技术研究所 1 15 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
PERCLOS
眼睛睁开程度
疲劳判定
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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