基于级联神经网络疲劳驾驶检测系统设计

• 作者: 敖邦乾 杨莎 令狐金卿 叶振环
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 人脸检测 疲劳判定 级联网络 边界框
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 仿真建模理论与方法|Modeling Theory and Methodology
• 页码范围: 323-333
• 页数: 11页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0703

摘要

算法通过调整输入图片的大小、扩大最小人脸尺寸以及减小检测窗口层间放缩比例等方式,在保证准确率的同时极大的提升了人脸检测速率,其检测效率为原始MTCNN (multitask casaded convolutional networks)的18倍;构建新的卷积神经网络结构模型检测眼、嘴,网络检测的准确率可以达到95.6％.将设计的检测网络与经过改进后的MTCNN进行级联,在已经检测出来的脸部区域继续对眼、嘴进行分类及定位;设置综合性的疲劳检测函数,加强了由于单一特征而出现的虚检及误检等错误检测,准确率可以达到95.7％.