多特征因素的疲劳驾驶检测方法

• 作者: 田垚 李建良 郭秋蕊 刘晓静
• 来源期刊: 天津科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: PHOG检测算法 关键点检测 疲劳特征 OpenCV 朴素贝叶斯算法
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 机械与自动化|Mechanical Engineering and Automation
• 页码范围: 29-34
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.13364/j.issn.1672-6510.20210159

摘要

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,为了降低交通事故对人们生命财产的危害,本文采用分层梯度方向直方图(pyramid histogram of oriented gradients,PHOG)算法进行人脸识别和关键点检测,提出一种多特征疲劳特征因素的疲劳驾驶检测方法,结合OpenCV对人面部的眼、嘴以及头部空间姿态坐标点进行定位,设定眨眼、哈欠及点头的疲劳阈值,根据PERCLOS准则进行疲劳判定,最后采用朴素贝叶斯算法综合以上疲劳特征因素进行疲劳预测.实验数据表明,PHOG算法在各种复杂环境下的准确率均达到95％以上,具有很好的稳定性和抗干扰能力.