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摘要:
对人类疲劳的检测,目前分为检测身体活动,包括头部等一些身体行为和检测生物信号,包括眼睛嘴巴状态或脑电波信号等,这些方法的共同点和弊端是在当事人进入疲劳状态后才能作出判断,但对于驾驶员制动延迟零点几秒也可能酿成重大事故的情况,以往的方法显然是不适应的,针对此弊端,特别提出一种根据当前数据预测下一个时间段的精神状态的方法,能有效地防止事故的发生.利用灰度投影法与灰度变化标准差的结合完成多角度眼睛的定位,根据提出的一种简便且准确的样点提取法来计算眼睛状态对应的阈值,利用马尔科夫链算法对司机的精神状态进行判断和预测.实验结果表明,该方法预测准确率高并有很好的实时性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 人眼疲劳预测技术的研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 人眼定位 多角度 Sobel边缘提取 马尔科夫链 预测
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 213-218
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 4552字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1405-0447
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 张会林 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 34 99 5.0 8.0
3 唐广发 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 3 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2020(5)
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研究主题发展历程
节点文献
人眼定位
多角度
Sobel边缘提取
马尔科夫链
预测
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
出版文献量(篇)
39068
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