论文摘要
本文研究基于驾驶员脸部信息的疲劳检测,首先选择MTCCN检测驾驶员人脸,在此基础上使用基于AlexNet模型改进的双流网络实现驾驶疲劳检测,该网络利用同时提取当前RGB图像帧的驾驶员静态疲劳特征和经过稠密光流算法Farneback处理过的光流图片帧的驾驶员动态疲劳特征判断驾驶疲劳。驾驶疲劳检测实验结果表明,基于AlexNet改进的双流网络检测准确率为92.87%。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 运杰伦,林欣欣,高扬帆
关键词: 驾驶疲劳,卷积神经网络,双流网络,人脸检测
来源: 单片机与嵌入式系统应用 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 长安大学信息工程学院
基金: 河南省交通厅重点项目(220024140173)
分类号: U495;TP391.41;TP183
页码: 62-64
总页数: 3
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