基于防疫常态化的驾驶员疲劳状态检测方法.pptx
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汇报人:目录PARTONE防疫常态化对驾驶员疲劳状态检测的影响驾驶员疲劳状态检测的重要性传统驾驶员疲劳状态检测方法的局限性PARTTWO防疫常态化下驾驶员疲劳状态检测方法的改进新型驾驶员疲劳状态检测方法的优势新型驾驶员疲劳状态检测方法的适用范围PARTTHREE防疫常态化下驾驶员疲劳状态检测系统的设计防疫常态化下驾驶员疲劳状态检测系统的硬件配置防疫常态化下驾驶员疲劳状态检测系统的软件实现PARTFOUR防疫常态化下驾驶员疲劳状态检测方法的应用场景防疫常态化下驾驶员疲劳状态检测方法的应用效果防疫常态化下驾驶
基于视频的驾驶员疲劳状态检测研究.doc
基于视频的驾驶员疲劳状态检测研究汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因,许多国家正积极进行疲劳状态检测系统的研究开发工作。本文根据疲劳的生理特征研究结果,采用计算机视觉和图像处理的方法检测眼睛的状态变化,在不影响司机驾驶的情况下判断司机的疲劳程度,设计实现了驾驶员疲劳状态检测系统。首先拍摄得到不同驾驶员在多种光照环境和精神状态下的视频文件,利用DirectShow技术得到指定的帧图像;接着在脸部定位中,通过复合肤色模型、形态学和区域生长运算检测和定位人脸;在人眼定位中,通过自适应边缘检测、图像增强等
基于面部识别的驾驶员疲劳状态检测.docx
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一种基于人眼状态的驾驶员疲劳检测方法及系统.pdf
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基于YOLOv3算法的驾驶员疲劳驾驶状态检测方法.pdf
本发明公开了一种基于YOLOv3算法的驾驶员疲劳驾驶状态检测方法,通过对YOLOv3模型进行改进,采用空洞卷积代替原始卷积拓展卷积核的感受野,同时使用dropblock代替dropout作为新的正则规则防止网络过盈,构思了循环训练和标签新设的训练策略,并使用Mobilenet‑V3代替DarkNet53作为骨干网络;利用改进后的YOLOv3模型对驾驶员图像的眼口位置张合度进行目标检测,检测出眼睛的状态为闭合或张开,口的状态为闭合或张开,把目标检测从人脸较宽范围转化为五官的小范围,进而检测出驾驶员的疲劳程度