基于多尺度池化卷积神经网络的疲劳检测方法研究后印本

作者： 顾王欢 ¹ 朱煜 ¹ 陈旭东 ¹ 郑兵兵 ¹ 何林飞 ¹
作者单位：

1. 华东理工大学电子与通信工程系
提交时间：2018-08-13 09:26:14

摘要: 疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一，通过视觉传感器采集驾驶员面部图像并进行基于视觉特征分析的疲劳驾驶检测具有实际意义。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。

视觉特征分析多尺度池化卷积神经网络疲劳检测人脸检测

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

期刊：

计算机应用研究

投稿状态： 已在期刊出版
引用： ChinaXiv:201808.00051 (或此版本 ChinaXiv:201808.00051V1)
DOI:10.12074/201808.00051V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201808.00051.V1
科创链TXID： 49d5d059-406e-4f94-9800-e1e5952d1356
推荐引用方式： 顾王欢,朱煜,陈旭东,郑兵兵,何林飞.基于多尺度池化卷积神经网络的疲劳检测方法研究.计算机应用研究:https://chinaxiv.org/abs/201808.00051.[ChinaXiv:201808.00051V1] (点此复制)

版本历史

[V1]

2018-08-13 09:26:14

ChinaXiv:201808.00051V1

下载全文

相关论文推荐

1. 机器学习的信息科学原理：基于形式化信息映射的因果链元框架	2025-06-18
2. “认知审判”：一种针对大型语言模型的心理司法攻击范式	2025-06-18
3. 面向实际应用的微表情分析：从数据采集到智能部署	2025-06-12
4. 注视即计算	2025-05-30
5. 面向多模态认知与具身决策的“文录”大脑系统：通用大模型与行业知识深度融合的安全化新架构	2025-05-30
6. Physical models realizing the transformer architecture of large language models	2025-05-27
7. 基于AIGC的个性化软硬件与柔性供应链系统构建多模态设计生成与优化引擎设计	2025-05-21
8. 基于数据治理框架的数据质量评估技术研究	2025-05-15
9. 基于证据积累的认知决策神经网络模型	2025-05-11
10. 人工智能与人类交互的情感根基：源于演化连续性与种间情感沟通的理论洞见	2025-05-10


公开评论匿名评论仅发给作者

基于多尺度池化卷积神经网络的疲劳检测方法研究 后印本

版本历史

相关论文推荐

基于多尺度池化卷积神经网络的疲劳检测方法研究后印本