基于深度学习和微表情检测的防疲劳驾驶检测综述

论文摘要

随着国家经济的迅速发展,基础设施日益完善,人民生活水平不断提高,安全出行成为一项重大的民生课题。很多交通事故都是由疲劳驾驶引起。目前,快速、精准检测疲劳驾驶成为一个热点研究问题。基于此,从传统疲劳驾驶检测方案的局限性出发,引出了基于深度学习和微表情检测的防疲劳驾驶检测方案,归纳总结了微表情检测流程和深度学习流程。

论文目录

• 0 引言
• 1 传统疲劳驾驶检测方案的不足
•   1.1 基于车辆物理信息的疲劳驾驶检测
•   1.2 基于驾驶员生理特性的疲劳检测
• 2 常用的深度学习算法
•   2.1 常用于疲劳驾驶检测的深度学习算法类型
•   2.2 传统深度卷积神经网络 （CNN） 模型简介
•     2.2.1 卷积层
•     2.2.2 降采样层
•     2.2.3 全连接层
• 3 微表情检测疲劳驾驶方案
•   3.1 微表情
•   3.2 基于微表情疲劳驾驶检测方案
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 盛振涛,李梦珂

关键词: 疲劳驾驶,深度学习,微表情检测

来源: 信息与电脑(理论版) 2019年07期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用

单位: 浙江师范大学

分类号: TP391.41;U463.6

页码: 126-127

总页数: 2

文件大小: 1705K

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