基于Android系统的司机驾驶安全监测系统的实现

论文摘要

近年来,交通事故频频发生,疲劳驾驶作为交通事故的主要原因之一,造成了巨大的人员伤亡和财产损失。针对疲劳驾驶问题,本文设计并且实现一套基于Android系统的司机驾驶安全监测系统。该系统由搭载Android系统的智能车载仪和外接摄像头组成。首先通过外接的Android摄像头获取司机驾驶过程中的脸部视频,然后通过SeetaFace人脸识别引擎系统和两级级联MobileNet-V2训练的模型,实现对人脸的检测和面部关键点的坐标提取。最后利用基于人脸关键点的疲劳算法,实现对司机疲劳的实时监测。在模拟驾驶室的情况下进行实验,实验结果表明,该系统对光照明暗、是否戴眼镜等有较好的鲁棒性,可以在很大程度上,减少事故的发生率,保证驾驶员的驾驶安全。

论文目录

• 0 引 言
• 1 疲劳检测终端系统设计
• 2 人脸检测
• 3 人脸关键点定位
•   3.1 概 述
•   3.2 两级级联MobileNet-V2实现人脸关键点检测
• 4 疲劳判定
•   4.1 多层感知器
•   4.2 模型训练
•   4.3 实际设备组成
• 5 检测结果
• 6 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 汪旭,陈仁文,黄斌

关键词: 疲劳检测,关键点定位,状态分析

来源: 电子测量技术 2019年08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: 南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室

基金: 国家自然科学基金(51675265),机械结构力学及控制国家重点实验室自主研究课题(0515K01),江苏省高校优势学科建设工程项目(PAPD)资助

分类号: U463.6;TP316

DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802406

页码: 56-60

总页数: 5

文件大小: 2009K

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