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龚淑娟 (龚淑娟.) [1]

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通过分析现有的疲劳检测方法的原理及优缺点,选取眼部、嘴部及头部姿势三个指标,基于多特征生理指标融合,利用Python软件,通过计算机视觉的方法,从摄像头中获取人脸朝向、位置、眼睛开合度、眨眼频率、嘴部开合度等数据,针对长途货运司机设计一个可靠、快速准确的司机疲劳状态检测系统,经过验证与应用,在检测疲劳中眼部指标准确性最好,抗干扰性最强。且多生理指标融合检测相比单生理指标检测疲劳状态的准确度更高,响应速度更快,可避免某一指标受干扰失效从而影响疲劳状态判断,容错性更高。

Keyword:

Python 多生理指标 疲劳驾驶 货运司机 面部识别

Community:

  • [ 1 ] 福州大学经济与管理学院

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物流技术

Year: 2020

Issue: 09

Volume: 39

Page: 74-81,95

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