多特征因素的疲劳驾驶检测方法

田垚; 李建良; 郭秋蕊; 刘晓静

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多特征因素的疲劳驾驶检测方法

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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.

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来源
《天津科技大学学报》 |2022年第2期|29-34|共6页
作者
田垚; 李建良; 郭秋蕊; 刘晓静;
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作者单位

天津科技大学电子信息与自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
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;

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