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基于CNN的驾驶员面部视频图像的疲劳检测应用研究

更新时间：2020-11-22 03:37:25 大小：1M 上传用户：zhengdai查看TA发布的资源 标签：cnn疲劳检测 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

本文研究基于驾驶员脸部信息的疲劳检测,首先选择MTCCN检测驾驶员人脸,在此基础上使用基于AlexNet模型改进的双流网络实现驾驶疲劳检测,该网络利用同时提取当前RGB图像帧的驾驶员静态疲劳特征和经过稠密光流算法Farneback处理过的光流图片帧的驾驶员动态疲劳特征判断驾驶疲劳。驾驶疲劳检测实验结果表明,基于AlexNet改进的双流网络检测准确率为92.87%。

In this paper,based on the pilot fatigue test of facial information,firstly,MTCCN detection drivers face based on AlexNet model is adopted on the basis of using the improved shuangliu network to achieved driver fatigue detection.The network also is utilized to extract the current pilot static fatigue characteristics of RGB image frames and treated through dense optical flow algorithm farneback optical flow image frame and dynamic fatigue characteristics determine the driver fatigue drivingThe experiment results show that AlexNet dual-stream network detection accuracy is 92.87%.

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