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基于多尺度池化卷积神经网络的疲劳检测方法研究

Driver’s fatigue detection system based on multi-scale pooling convolutional neural networks
顾王欢
朱煜
陈旭东
郑兵兵
何林飞
华东理工大学 电子与通信工程系, 上海 200237

摘要

针对视觉特征分析疲劳检测问题,设计了一种级联深度学习的检测系统结构,并提出基于多尺度池化的卷积神经网络疲劳状态检测模型。首先通过深度学习模型MTCNN进行人脸检测,提取出眼睛和嘴巴区域;针对眼睛和嘴巴的状态表征和识别问题,提出一种基于ResNet的多尺度池化模型(MSP)对眼睛和嘴巴状态进行训练;实时检测时,将眼睛嘴巴区域通过训练好的卷积神经网络模型进行状态识别,最后基于PERCLOS和提出的嘴巴张合频率(FOM)对驾驶员进行疲劳判定。实验结果表明,该算法具有较高的检测准确率,同时满足实时性要求,且对复杂环境具有较高的鲁棒性。

基金项目

上海市科学技术委员会科研计划资助项目(17DZ1100808,17DZ1100803)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0337
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3471-3475
文章编号: 1001-3695(2019)11-062-3471-05

发布历史

[2019-11-05] 印刷出版

引用本文

顾王欢, 朱煜, 陈旭东, 等. 基于多尺度池化卷积神经网络的疲劳检测方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (11): 3471-3475. (Gu Wanghuan, Zhu Yu, Chen Xudong, et al. Driver’s fatigue detection system based on multi-scale pooling convolutional neural networks [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (11): 3471-3475. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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