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摘要:
针对外部环境发生干扰时,依赖于单疲劳特征的基于PERCLOS的方法将可能无法工作的问题,提出了一种基于MCSVM的多特征识别的疲劳驾驶识别算法,同时为了消除潜在的数据冗余,使用灰色关联分析来选择最有效的疲劳特征,即面部特征和驾驶行为特征,以改善疲劳驾驶识别.通过使用多类支持向量机(MCSVM)的分类器来修改面部特征和驾驶行为特征两个特征源的概率分配,以适应不同特征源之间的决策冲突.实验结果表明,提出的识别方法优于单疲劳特征方法和基于单源融合的疲劳驾驶识别方法.
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文献信息
篇名 一种基于MCSVM的多特征实时疲劳驾驶识别算法
来源期刊 电脑编程技巧与维护 学科
关键词 疲劳驾驶 MCSVM识别方法 多特征 实时
年,卷(期) 2021,(5) 所属期刊栏目 人工智能与应用
研究方向 页码范围 122-125
页数 4页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-4052.2021.05.050
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电脑编程技巧与维护
月刊
1006-4052
11-3411/TP
大16开
北京市海淀区长春桥路5号六号楼1209室
82-715
1994
chi
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