基于CNN的驾驶员面部视频图像的疲劳检测应用研究

• 作者: 林欣欣 运杰伦 高扬帆
• 来源期刊: 单片机与嵌入式系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 驾驶疲劳 卷积神经网络 双流网络 人脸检测
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 新器件新技术
• 页码范围: 62-64
• 页数: 3页
• 分类号: TP23|TP31
• 字数: 1869字
• 语种: 中文

摘要

本文研究基于驾驶员脸部信息的疲劳检测,首先选择MTCCN检测驾驶员人脸,在此基础上使用基于AlexNet模型改进的双流网络实现驾驶疲劳检测,该网络利用同时提取当前RGB图像帧的驾驶员静态疲劳特征和经过稠密光流算法Farneback处理过的光流图片帧的驾驶员动态疲劳特征判断驾驶疲劳.驾驶疲劳检测实验结果表明,基于AlexNet改进的双流网络检测准确率为92.87％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林欣欣	长安大学信息工程学院	3	0	0.0	0.0
2	运杰伦	长安大学信息工程学院	4	0	0.0	0.0
3	高扬帆	长安大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0