基于视频的驾驶疲劳检测技术的研究

被引：5

作者：

邓正宏 ^{[1
]}

黄一杰 ^{[1
]}

李翔 ^{[2
]}

张天凡 ^{[1
]}

机构：

[1] 西北工业大学自动化学院

[2] 西安特种设备检验检测院

来源：

西北工业大学学报 | 2015年 / 33卷 / 06期

关键词：

疲劳驾驶; 面部特征; 面部识别; 眼睛监测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

疲劳驾驶已经成为交通事故的重要因素,若能及时监测驾驶员疲劳程度并且对其进行警告,则可降低此类交通事故的发生率。在图像处理的基础上从驾驶员实际状况出发,从背景中分离驾驶员面部区域,分别采用优化等照度线法和优化mouthmap法提取眼睛和嘴巴特征参数,先在模糊神经网络的基础上建立疲劳分类器识别驾驶员疲劳程度,再在DSP系统上去实现疲劳驾驶检测系统。实验结果表明,该系统满足了一般疲劳的动态识别要求,具有较强的实用性。

引用

页码：1001 / 1006

页数：6

共 11 条

[1] 全球道路安全现状 [J].

王正国 .

中华创伤杂志, 2010, (05)

[2] 基于YCbCr高斯肤色模型的人脸检测技术研究 [J].

王航宇 .

现代电子技术, 2008, (22) :102-105

[3] 一种快速彩色图像中复杂背景下人脸检测方法 [J].

王延江 ;

袁保宗 ;

唐晓芳 .

电子学报, 2002, (10) :1566-1569

[4] 基于肤色和模板的人脸检测 [J].

艾海舟 ;

梁路宏 ;

徐光祐 ;

张钹 .

软件学报, 2001, (12) :1784-1792

[5] 基于多关联模板匹配的人脸检测 [J].

梁路宏 ;

艾海舟 ;

何克忠 ;

张钹 .

软件学报, 2001, (01) :94-102

[6] 基于区域特征的快速人脸检测法 [J].

卢春雨 ;

张长水 ;

闻芳 ;

阎平凡 .

清华大学学报(自然科学版), 1999, (01) :102-106

[7]

基于人脸面部特征的驾驶员疲劳检测技术研究[D]. 魏小辉.燕山大学. 2010

[8]

An Adaptive Tracking Algorithm Based on Mean Shift[J] . Deng Zheng Hong,Li Ting Ting,Zhang Ting Ting. Advanced Materials Research . 2012 (538)

[9]

A New Multi-Focus Image Fusion Algorithm Based on Contrast Ratio and Discrete Wavelet Frame Transform[J] . Deng Zheng Hong,Wang Mei Jing,Bai Xiao Ping. Advanced Materials Research . 2012 (542)

[10] A hierarchical multiscale and multiangle system for human face detection in a complex background using gravity-center template [J].

Miao, J ;

Yin, BC ;

Wang, KQ ;

Shen, LS ;

Chen, XC .

PATTERN RECOGNITION, 1999, 32 (07) :1237-1248

← 1 2 →