典型文献
基于机器视觉的疲劳驾驶监测算法研究
文献摘要：
疲劳驾驶严重威胁驾驶安全,目前,车辆制造商常采用对驾驶时间计时或对车辆行驶姿态分析的方式来进行防疲劳驾驶提醒,存在适应性差、准确率不足的问题.为了解决这个问题,提出了一种基于机器视觉的疲劳驾驶监测算法:通过边缘直方图相关性匹配算法消除图像背景并提取出驾驶员图像,再利用肤色聚类实现对驾驶员面部提取,基于面部灰度分布特征完成眼睛部位定位分割,再计算眼睛区域图像的灰度直方图和标准差,最后,设定阈值来判断眼睛闭合、睁开的状态.如连续多帧视频里眼睛都处于闭合状态,则属于疲劳驾驶.实验表明,算法准确度高、计算量较小,能有效地监测到驾驶员的疲劳驾驶状态.
文献关键词：
疲劳驾驶;机器视觉;面部识别;图像标准差
中图分类号：
作者姓名：
申海洋;笪诚
作者机构：
巢湖学院 电子工程学院,安徽 合肥 238024
文献出处：
引用格式：
[1]申海洋;笪诚-.基于机器视觉的疲劳驾驶监测算法研究)[J].蚌埠学院学报,2022(05):61-66
A类：
B类：
机器视觉,监测算法,算法研究,驾驶安全,制造商,驾驶时间,车辆行驶,姿态分析,防疲劳驾驶,提醒,匹配算法,驾驶员,肤色,灰度分布,眼睛,灰度直方图,睁开,多帧,计算量,驾驶状态,面部识别,图像标准差
AB值：
0.315547
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