自动驾驶中的疲劳预测模型

• 作者: 张旭 陈宝靖
• 来源期刊: 中国新通信
• 关键词: 嘴部分割 疲劳检测 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（16）
• 所属期刊栏目: 互联网+ 技术
• 页码范围: 53
• 页数: 1页
• 字数: 1375字
• 语种: 中文

摘要

疲劳驾驶己成为导致交通事故的重要原因之一,对自动驾驶中的疲劳预测研究已变成现阶段的重要课题.本文就驾驶员的嘴部图像检测来判断驾驶员的疲劳状态.首先,采用Adaboost算法通过人脸分类器检测出人脸部区域,并粗检嘴部区域;其次,分割出嘴部二值图像;最后,利用神经网络对二值嘴部图像进行训练以预测是否疲劳.实验结果表明,对嘴部分割的方法可以有效避免光照对图像分割的不利影响,提高预精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宝靖	国网甘肃省电力公司信息通信公司信息通信调控中心	18	24	3.0	4.0
2	张旭	国网甘肃省电力公司信息通信公司信息通信调控中心	13	11	2.0	2.0