基于改进Yolov3的驾驶员疲劳检测

• 作者: 朱峰 陈建 陈靖芯 严明 向露
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: Yolov3算法 卡尔曼滤波算法 关键点检测 多特征融合的疲劳检测
• 年，卷（期）: 2022,（8）
• 所属期刊栏目: 论文|Papers
• 页码范围: 3358-3364
• 页数: 7页
• 分类号: U491.254
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2022.08.049

摘要

疲劳驾驶是引发交通事故的主要原因之一,为了预防疲劳驾驶的发生,基于多信息融合方法研究了驾驶员疲劳检测技术.通过改进的Yolov3算法与卡尔曼滤波算法的结合进行人脸检测.利用一种基于提升树的算法实现脸部关键点检测,并基于单位时间里眼睛闭合时间所占的百分比(percentage of eyelid closure over the pupil over time,PERCLOS),最长持续闭眼时间和哈欠次数这3个特征进行多特征融合的疲劳检测.在实车录制数据集上进行验证,实验结果表明:所提方法平均识别正确率达92.5％,具有较高的准确率,针对复杂环境有较强的鲁棒性,对于将来的研究有着重大意义.