典型文献
基于多特征融合的疲劳驾驶状态识别方法研究
文献摘要：
针对交通安全中疲劳驾驶状态识别问题,使用单一的疲劳驾驶特征的方法识别率较低,本文提出一种基于面部多特征加权和的疲劳识别方法.通过人眼状态检测算法提取眼部疲劳参数,即持续闭眼时间、闭眼帧数比、眨眼频率,通过打哈欠状态检测得到打哈欠次数和打哈欠持续时间,通过头部运动状态分析得到点头频率,建立融合以上六个特征的驾驶疲劳状态检测模型来评估驾驶员的疲劳等级并进行相应的预警.实验测试数据选自NTHU驾驶员疲劳检测视频数据集的部分数据.经实验调整后,发现该方法的识别准确率较高,识别效果好.
文献关键词：
驾驶安全;特征点定位;眨眼状态识别;多特征融合;疲劳识别
中图分类号：
作者姓名：
胡峰松;程哲坤;徐青云;彭清舟;全夏杰
作者机构：
湖南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410082
文献出处：
引用格式：
[1]胡峰松;程哲坤;徐青云;彭清舟;全夏杰-.基于多特征融合的疲劳驾驶状态识别方法研究)[J].湖南大学学报（自然科学版）,2022(04):100-107
A类：
NTHU,眨眼状态识别
B类：
多特征融合,疲劳驾驶,驾驶状态,交通安全,方法识别,识别率,特征加权,加权和,疲劳识别,人眼状态,状态检测,检测算法,眼部,疲劳参数,闭眼,眼时,眨眼频率,打哈欠,过头,运动状态,状态分析,点头,驾驶疲劳,疲劳状态,检测模型,驾驶员,疲劳等级,实验测试,测试数据,选自,疲劳检测,视频数据,识别准确率,驾驶安全,特征点定位
AB值：
0.387647
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