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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>汽車電子>基于深度學(xué)習(xí)的疲勞駕駛檢測算法及模型

      基于深度學(xué)習(xí)的疲勞駕駛檢測算法及模型

      2021-03-30 | pdf | 4.15 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為實現(xiàn)復(fù)雜駕駛環(huán)境下駕駛?cè)藛T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?cè)藛T人臉圖像，使用PFLD深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行人臉關(guān)鍵點檢測以定位眼部、嘴部和頭部位置，從中提取眨眼頻率、嘴巴張開程度和點頭頻率等特征參數(shù)，并通過多特征融合策略獲取駕駛?cè)藛T疲勞狀態(tài)，從而實現(xiàn)疲勞駕駛的有效預(yù)警。實驗結(jié)果表明，該算法給出的疲勞駕駛預(yù)警結(jié)果均未岀現(xiàn)誤判情況，具有較高的檢測準(zhǔn)確率和較好的魯棒性。

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