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基于深度学习的疲劳驾驶检测算法及模型
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2021-03-30
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为实现复杂驾驶环境下驾驶人员疲劳状态识别与预警，提出基于深度学习的疲劳驾驶检测算法。利用基于 shuffle- channel思想的 MTCNN模型检测常规摄像头实时采集的驾驶人员人脸图像，使用PFLD深度学习模型进行人脸关键点检测以定位眼部、嘴部和头部位置，从中提取眨眼频率、嘴巴张开程度和点头频率等特征参数，并通过多特征融合策略获取驾驶人员疲劳状态，从而实现疲劳驾驶的有效预警。实验结果表明，该算法给出的疲劳驾驶预警结果均未岀现误判情况，具有较高的检测准确率和较好的鲁棒性。
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