融合DCNN的面部特征检测在驾驶员危险驾驶中的应用研究

王容霞; 贺芬; 杨伟煌; 赵林玲

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融合DCNN的面部特征检测在驾驶员危险驾驶中的应用研究

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驾驶员疲劳驾驶会增加车辆和行人的交通安全风险.面向BL-DCNN的人脸关键点定位模型,经过精确定位完成嘴巴、眼睛等特征部位的检测.依据定位结果构建融合眼睛闭合时间、眼睛眨眼频率、嘴巴打哈欠状态的疲劳驾驶检测方法,并结合眼睛张角完成眼睛状态的识别.BL-DCNN的人脸关键点检测方法的平均误差和检测时间分别为0.061ms和283ms,检测性能优于其他检测方法.融合多特征的疲劳特征检测方法准确率高达94%.本研究提供了一种能识别驾驶员危险状态的方案,为今后道路交通安全的检测提供了参考.

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来源
《商丘职业技术学院学报》 |2022年第2期|71-76|共6页
作者
王容霞; 贺芬; 杨伟煌; 赵林玲;
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作者单位

广州南洋理工职业学院信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
面部特征; 人脸关键点; 人脸跟踪; DCNN; 疲劳驾驶检测;

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