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摘要:
针对列车司机肤色与背景图的聚类分布特性较好分离,而且具备高斯两维独立分布,可将列车司机图像分布区域与列车驾驶室内部背景图很好地分开,将列车司机的头部信息,作为人脸检测定位算法的原始训练集.反复修改训练列车司机图像数据的权值分布,最终将背景图像剔除掉,得到列车司机的人脸图像.确认人脸区域后进一步确认眼睛位置,实现级联结构增强的定位识别,在利用眼睛状态判定时,则用眼部和嘴部的融合状态判断驾驶员是否疲劳,相对提高了疲劳判断的全面性和准确性.
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文献信息
篇名 一种基于列车司机在途疲劳状态检测及预警的方法
来源期刊 现代信息科技 学科 工学
关键词 疲劳驾驶 智能联动检测 眼睛状态判断 人脸检测率
年,卷(期) 2021,(20) 所属期刊栏目 计算机技术|Computer Technology
研究方向 页码范围 98-102
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.20.025
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研究主题发展历程
节点文献
疲劳驾驶
智能联动检测
眼睛状态判断
人脸检测率
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
现代信息科技
半月刊
2096-4706
44-1736/TN
16开
广东省广州市白云区机场路1718号8A09
46-250
2017
chi
出版文献量(篇)
4784
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45
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3182
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