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電子發(fā)燒友網(wǎng)>控制/MCU> 基于ARM+DSP的駕駛員眼部疲勞視覺檢測算法設(shè)計

基于ARM+DSP的駕駛員眼部疲勞視覺檢測算法設(shè)計

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邊緣檢測算法分為哪幾種?它們有何不同?

邊緣檢測是什么?邊緣檢測算子有哪些?邊緣檢測算法分為哪幾種?它們有何不同?
2021-05-31 06:57:51

采用機器視覺鎖定人臉檢測,杜絕疲勞

,駕駛員疲勞駕駛已經(jīng)成為交通事故的主要因素之一。其中,疲勞駕駛引發(fā)的交通事故占總事故的20%左右,占特大交通事故的40%以上,可以說疲勞已經(jīng)成為安全行車的大敵。目前駕駛員疲勞特征的檢測方法較多,主要可以
2014-04-17 14:38:44

高級駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)解決方案

,在人口密集的地區(qū),消費者更可能希望他們的汽車中有碰撞警告功能,而山區(qū)的駕駛員可能覺得需要動態(tài)照明。在上海、莫斯科、孟買或伊斯坦布爾等城市,駕駛員可能需要高精度的目標(biāo)檢測。在如此擁擠的城市…
2022-11-14 07:11:26

高級安全駕駛員輔助系統(tǒng)助力自動駕駛

、加速),但行動的動力是什么呢?盡管高級駕駛員輔助系統(tǒng) (ADAS) 尚未在所有汽車中普及,但這些系統(tǒng)將在從駕駛汽車到汽車自動駕駛的演進過程中發(fā)揮至關(guān)重要的作用,因為它們相當(dāng)于汽車的眼睛。需要部署各種廣泛
2018-09-14 11:03:54

基于DSP疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計

基于DSP疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計:本文描述了一個基于TI公司高速圖像處理芯片TMS320DM642的疲勞檢測預(yù)警系統(tǒng),用以判定駕駛員疲勞程度,降低交通事故。本系統(tǒng)采用非接觸方法,先
2009-05-16 22:29:2949

基于DSP疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計

本文描述了一個基于TI公司高速圖像處理芯片TMS320DM642的疲勞檢測預(yù)警系統(tǒng),用以判定駕駛員疲勞程度,降低交通事故。本系統(tǒng)采用非接觸方法,先通過CCD攝像頭拍下駕駛員的面部圖像
2010-07-13 16:58:1841

基于Adaboost算法駕駛員眨眼識別

基于Adaboost算法駕駛員眨眼識別 眨眼是一種睜閉眼睛的生理活動,眨眼的速度會受疲勞程度、情感壓力、行為種類、睡覺數(shù)量、眼睛受傷程度、疾
2009-11-09 17:17:541133

基于單片機的疲勞駕駛檢測儀設(shè)計

針對目前嚴(yán)重的疲勞駕駛行為,研制了一種疲勞 駕駛 檢測裝置。在座椅頭枕上前方正對駕駛員頭部的位置安裝1個紅外線發(fā)射二極管和2個紅外線接收頭,由單片機控制紅外線發(fā)射的電流
2011-09-16 11:46:494634

基于DSP駕駛疲勞檢測系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計

本文是基于DSP駕駛疲勞檢測系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計
2011-11-01 18:16:3170

ARM+DSP、AVR與C51的比較

本論文只針對ARM+DSP、AVR和C51單片機的特點,從不同的側(cè)面進行了比較和闡述。
2012-07-09 14:46:263283

ARM+DSP實現(xiàn)遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控系統(tǒng)

ARM+DSP實現(xiàn)遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控系統(tǒng)?。?!
2015-11-18 16:40:422

一種快速駕駛員疲勞檢測方法

疲勞駕駛是道路交通事故發(fā)生的重要原因,對此提出基于Adaboost的快速疲勞檢測方法。首先,通過Adaboost分類器對眼睛進行定位;然后通過局部模板搜索確定二值化閾值,實現(xiàn)眼球虹膜輪廓的分割
2016-01-04 14:55:230

基于機器視覺的色差檢測算法_范鵬飛

基于機器視覺的色差檢測算法_范鵬飛
2017-03-19 19:25:563

ARM+DSP駕駛員眼部疲勞視覺檢測算法分析

性為設(shè)計原則,以ARM+DSP構(gòu)成硬件平臺,并移植了嵌入式操作系統(tǒng)Windows CE 5.0,設(shè)計了一套基于駕駛員眼部特征的疲勞駕駛檢測算法,對駕駛員駕駛過程進行實時檢測和報警,從而提高駕駛的安全性與舒適性。 1 硬件平臺設(shè)計 系統(tǒng)硬件
2017-11-22 16:04:583

基于幾何特征的疲勞檢測

疲勞檢測算法是模式識別和機器視覺領(lǐng)域的前沿課題,由于駕駛人員在駕駛過程中需要高度集中、時刻關(guān)注路況信息,長時間駕駛必然導(dǎo)致精力不足、疲勞懈怠,如何實時地、智能地避免疲勞駕駛、消除車禍隱患是相關(guān)部門
2017-12-15 11:00:585

疲勞駕駛檢測模塊設(shè)計及仿真驗證

駕駛疲勞是影響交通安全的重要因素之一,疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)的研究是十分有必要的。針對面部特征精確定位及疲勞駕駛檢測問題,提出眼、鼻和嘴部三組卷積值加權(quán)求和的算法,根據(jù)三者狀態(tài)信息對實驗結(jié)果影響程度設(shè)置
2018-01-10 13:55:444

基于FPGA的疲勞駕駛檢測系統(tǒng)

本項目利用加速度傳感器檢測疲勞駕駛,以FPGA作為嵌入式控制核心,控制加速度傳感器采集車輛行駛時的轉(zhuǎn)向加速度與駕駛員頭部運動狀態(tài)等信號,經(jīng)過相關(guān)算法對數(shù)據(jù)進行處理后得出駕駛員疲勞值,通過TFT顯示屏顯示相應(yīng)的信息。
2018-03-21 15:02:001913

采用預(yù)防疲勞駕駛駕駛員監(jiān)控技術(shù)

,旨在降低重卡事故并提升卡車駕駛員安全性,其采用了一款全球領(lǐng)先的預(yù)防疲勞駕駛駕駛員監(jiān)控技術(shù)。作為澳大利亞政府合作研發(fā)中心項目,該項先進安全卡車概念車(Advanced Safe Truck
2018-04-09 17:41:001572

疲勞檢測器電路

本文介紹了DM駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng),另外還介紹了疲勞檢測電路圖及原理說明。
2018-08-06 14:49:106103

通過3G視頻監(jiān)控進行檢測駕駛員疲勞狀態(tài)

的車輛事故時有發(fā)生。通過3G 視頻監(jiān)控系統(tǒng)對駕駛員面部狀態(tài)的實時監(jiān)控,一旦發(fā)現(xiàn)駕駛員眼睛疲勞狀態(tài)立即進行報警,能有效減少駕駛員疲勞所造成的交通事故,解決車輛管理中"看不見、聽不著、控不了"的難題。
2018-11-15 08:22:002401

駕駛員監(jiān)測不僅僅只是疲勞檢測,它的重要性不止如此

Roadmap 2025在國內(nèi),目前雖暫無類似政策推出,但在兩客一危等高危場景下,已有部分省市率先推進試點項目。從2017年開始,物流、兩客一危等行業(yè)領(lǐng)域?qū)?b class="flag-6" style="color: red">駕駛員監(jiān)測尤其是疲勞或分神駕駛的狀態(tài)檢測有大量需求
2018-09-04 12:51:506285

物聯(lián)網(wǎng)助力防止駕駛員疲勞和困倦駕駛

駕駛員疲勞和困倦是極其危險的,許多物流運輸公司都在關(guān)注這個問題。
2018-12-30 14:46:003017

基于奧比中光3D視覺模組,雙方合作推出了3D視覺DMS駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)

3D視覺DMS駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)搭載奧比中光3D視覺模組,駕駛員3D人臉識別準(zhǔn)確率高達(dá)99.9%,即使穿戴改變(戴眼鏡)、年齡變化都能準(zhǔn)確識別,且能做到毫秒級響應(yīng)。同時,系統(tǒng)能對駕駛員疲勞駕駛或各種危險駕駛行為做到準(zhǔn)確識別、快速反應(yīng),任何疲勞、分心動作都休想逃離系統(tǒng)的“火眼金睛”。
2019-04-10 15:35:205974

疲勞駕駛分析和解讀

根據(jù)美國聯(lián)辦調(diào)查局顯示,20%~30%的佳通事故都是由于疲勞駕駛所引起的,駕駛員疲勞檢測技術(shù)的研究對于預(yù)防佳通事故有著重要意義。zui近十多年來,疲勞駕駛檢測逐步取得人們的關(guān)注,目前駕駛員疲勞駕駛檢測研究方法可以分為兩大類:*種根據(jù)車輛的行為表現(xiàn)間接判斷駕駛員是否產(chǎn)生疲勞
2019-08-08 10:15:543805

汽車疲勞駕駛識別預(yù)警系統(tǒng)如何識別駕駛員疲勞狀態(tài)?

駕駛疲勞是指駕駛員由于睡眠不足或長時間持續(xù)駕駛造成的反應(yīng)能力下降,這種下降表現(xiàn)在駕駛員困倦、打瞌睡、駕駛操作失誤或完全喪失駕駛能力。 駕駛疲勞反映在生理與心理兩個方面,生理反映包括神經(jīng)系統(tǒng)的功能
2020-11-10 11:12:3418823

基于深度學(xué)習(xí)的疲勞駕駛檢測算法及模型

為實現(xiàn)復(fù)雜駕駛環(huán)境下駕駛人員疲勞狀態(tài)識別與預(yù)警,提出基于深度學(xué)習(xí)的疲勞駕駛檢測算法。利用基于 shuffle- channel思想的 MTCNN模型檢測常規(guī)攝像頭實時采集的駕駛人員人臉圖像
2021-03-30 09:17:5523

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法

整體框架 目標(biāo)檢測算法主要包括:【兩階段】目標(biāo)檢測算法、【多階段】目標(biāo)檢測算法、【單階段】目標(biāo)檢測算法 什么是兩階段目標(biāo)檢測算法,與單階段目標(biāo)檢測有什么區(qū)別? 兩階段目標(biāo)檢測算法因需要進行兩階
2021-04-30 10:22:0410070

【解決方案】DMS駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)自動化測試方案

獲取駕駛員面部圖像為基礎(chǔ),運用機器視覺中人臉檢測、面部特征點定位等算法技術(shù),對駕駛員的臉部變化如眼睛睜閉、嘴巴張合以及頭部姿態(tài)等特征進行提取和分析,從而實現(xiàn)對駕駛
2023-06-08 15:20:291079

基于ARM+DSP的數(shù)字搓盤機的設(shè)計與實現(xiàn)

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《基于ARM+DSP的數(shù)字搓盤機的設(shè)計與實現(xiàn).pdf》資料免費下載
2023-10-08 14:37:076

基于DSP的改進疲勞駕駛檢測系統(tǒng)

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《基于DSP的改進疲勞駕駛檢測系統(tǒng).pdf》資料免費下載
2023-10-08 10:22:580

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