基于面部特征分析的疲劳驾驶检测方法

摘要：

为避免疲劳驾驶,通过提取面部疲劳特征参数的方法研究了驾驶员疲劳检测技术.对SSD(single shot multi box de-tector)目标检测算法及连续自适应均值漂移跟踪算法(continuously adaptive MeanShift,CamShift)进行优化,以检测人脸区域.利用特征点定位提取面部疲劳特征参数,并基于眼睛闭合时间百分比(percentage of eyelid closure over the pupil over time,PERCLOS)设定疲劳阈值和疲劳检测策略.在实车样本集上进行试验,结果表明:优化的人脸区域定位方法对光线变化、类肤色干扰的鲁棒性更强;所提取的疲劳特征参数能有效反映驾驶员疲劳状态,平均识别准确率达到了92.2％.改进后的算法系统在基于视觉特征的疲劳驾驶检测技术中达到了较高水平,对于预防交通安全事故具有重大意义.

关键词：疲劳驾驶检测、人脸检测、疲劳特征参数、眼睛闭合时间百分比

所属期刊栏目：21

分类号：U491.254(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2021-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1629-1636