北京邮电大学学报

2021, v.44(01) 52-58

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基于密集连接网络的驾驶疲劳状态检测方法
Driving Fatigue State Detecting Method Based on Densely Connected Convolutional Network

王小玉;韩彤彤;尚学达;

摘要(Abstract):

为了解决疲劳驾驶易造成交通事故的问题,提出了基于密集连接网络的驾驶疲劳状态检测方法.首先,借助摄像机采集驾驶状态视频,获取视频帧图像后利用图像处理技术进行图像预处理;利用自适应提升算法检测人脸,再用灰度积分投影和径向对称变换算法定位驾驶员的眼部区域;然后,通过密集连接网络精确判别眼睛状态,在网络中设置了3个密集连接块以减少特征参数和加快训练速度,且采用稀疏化结构以减少存储量和增强特征传播;最后,借助2个疲劳参数综合判断驾驶员的疲劳状态,使检测结果更为准确.定性和定量实验结果证明,该方法在准确率等方面优于现有技术.

关键词(KeyWords): 密集连接网络;疲劳检测;人眼定位;状态检测;灰度积分投影

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(60572153,60972127)

作者(Author): 王小玉;韩彤彤;尚学达;

Email:

DOI: 10.13190/j.jbupt.2019-263

参考文献(References):

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