研究旨在通过理论和实践相结合的方式,以眼睑闭合持续时间百分比,即PERCLOS算法为核心,收集包括眼睛、嘴部和头部在内的多个部位的疲劳信息,深入探讨驾驶人在驾驶过程中的身体状态,从而构建出一种检测疲劳的新途径。为了检测图像中的人脸位置,这里使用DLIB库提供的人脸68个关键点DAT模型进行分析。然后提取驾驶人面部的68个特征点和坐标,再利用特征点中储存的信息进行眼部张合程度比(EAR)、眼睑闭合持续时间百分比、嘴部张合程度比(MAR)和俯仰角(PITCH)的运算,按照所设条件阈值,对驾驶人的疲劳状态进行评判。该方法能在车辆行驶过程中,无直接接触的情况下,实时地对驾驶人所处的疲劳状态进行准确检测与提示。
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