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基于卷积神经网络面部图像识别的拖拉机驾驶员疲劳检测
基于卷积神经网络面部图像识别的拖拉机驾驶员疲劳检测
作者:
Yiming Deng
卢伟
王家鹏
王玲
胡海阳
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
拖拉机
图像处理
算法
疲劳驾驶
PCA-SCM
卷积神经网络
面部识别
摘要:
针对疲劳驾驶极易造成拖拉机交通事故这一问题,该文提出了一种基于卷积神经网络面部特征识别的拖拉机驾驶员疲劳检测方法.首先,利用伽马亮度校正对驾驶员面部图像进行光照预处理,再通过小波包去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,对预处理后的图像分别通过 PCA-SCM 人脸特征识别定位算法和基于人脸核心特征库及肤色模型的人脸识别算法进行驾驶员面部的识别定位,并通过比对这2种算法识别的偏差大小校验算法识别的有效性,以减小拖拉机工作振动时采样对图像中人脸定位精度的影响.将提取到的驾驶员面部图像输入到卷积神经网络进行深度学习和训练,并建立驾驶员疲劳视觉检测模型,从而实现基于拖拉机驾驶员面部图像的疲劳检测.统计训练过程中各项参数变化情况并进行T-SNE降维迭代分析,与其他常规方法相比,CNN在检测准确度和检测效率方面都有较为明显的优势.试验表明,所提出的检测模型准确率98.9%,图片识别效率38 ms/帧(Inter i7-4510U双核处理器),能够实现拖拉机驾驶员疲劳状况的实时检测,该研究可为解决疲劳驾驶这一安全问题提供参考.
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卷积神经网络
基于卷积神经网络的驾驶员不安全行为识别
卷积神经网络
深度学习
模式识别
驾驶员不安全行为识别
拖拉机驾驶员颈部疲劳的肌电评价
拖拉机
疲劳测试
肌电图学
积分肌电值
平均功率频率
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期刊文献
内容分析
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相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于卷积神经网络面部图像识别的拖拉机驾驶员疲劳检测
来源期刊
农业工程学报
学科
交通运输
关键词
拖拉机
图像处理
算法
疲劳驾驶
PCA-SCM
卷积神经网络
面部识别
年,卷(期)
2018,(7)
所属期刊栏目
农业信息与电气技术
研究方向
页码范围
192-199
页数
8页
分类号
U463.6|TP391.41
字数
5871字
语种
中文
DOI
10.11975/j.issn.1002-6819.2018.07.025
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
王玲
南京农业大学工学院
42
418
11.0
19.0
2
卢伟
南京农业大学工学院
38
177
8.0
12.0
6
胡海阳
南京农业大学工学院
2
18
2.0
2.0
7
王家鹏
南京农业大学工学院
2
16
1.0
2.0
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2018(4)
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引证文献(2)
二级引证文献(0)
2018(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2019(10)
引证文献(10)
二级引证文献(0)
2020(7)
引证文献(4)
二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
拖拉机
图像处理
算法
疲劳驾驶
PCA-SCM
卷积神经网络
面部识别
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
农业工程学报
主办单位:
中国农业工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-6819
CN:
11-2047/S
开本:
大16开
出版地:
北京朝阳区麦子店街41号
邮发代号:
18-57
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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