基于PFLD人脸识别的疲劳驾驶检测系统研究

• 作者: 张若萱 董晨 彭业诚 韩宇阳 张蔼婷 张照 李鑫磊 吴小刚 朱秀美
• 来源期刊: 信息记录材料
• 学科: 数学
• 关键词: 疲劳驾驶 PFLD 面部特征点 双眼开合度 SVM
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 信息:技术与应用
• 页码范围: 123-126
• 页数: 4页
• 分类号: O24
• 语种: 中文

摘要

疲劳驾驶逐渐成为交通事故的焦点问题,对驾驶人员疲劳状态检测预警具有重要研究价值.系统通过安卓端RGB摄像头捕捉驾驶人员面部实时状态,采用基于PFLD的人脸检测算法匹配面部特征点,通过计算左右眼开合度,实现双眼优化校正,辅以计算眨眼次数和打哈欠次数,检测驾驶人员的疲劳状况并实时预警.系统采用阿里云服务器+Android APP架构,实现疲劳状况判定,疲劳蜂鸣提醒,疲劳历史回查,疲劳历史管理,行车导航、紧急联系人等功能,以安卓APP形式实现交互,经测试,驾驶人员疲劳检测准确率可达90％,具有一定的市场应用前景.