基于密集连接网络的驾驶疲劳状态检测方法
Driving Fatigue State Detecting Method Based on Densely Connected Convolutional Network作者机构：哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080
出 版 物：《北京邮电大学学报》 (Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications)
年 卷 期：2021年第44卷第1期
页 面：52-58页
核心收录：
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0839[工学-网络空间安全] 0804[工学-仪器科学与技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金项目(60572153 60972127)。
主 题：密集连接网络 疲劳检测 人眼定位 状态检测 灰度积分投影
摘 要：为了解决疲劳驾驶易造成交通事故的问题,提出了基于密集连接网络的驾驶疲劳状态检测方法.首先,借助摄像机采集驾驶状态视频,获取视频帧图像后利用图像处理技术进行图像预处理;利用自适应提升算法检测人脸,再用灰度积分投影和径向对称变换算法定位驾驶员的眼部区域;然后,通过密集连接网络精确判别眼睛状态,在网络中设置了3个密集连接块以减少特征参数和加快训练速度,且采用稀疏化结构以减少存储量和增强特征传播;最后,借助2个疲劳参数综合判断驾驶员的疲劳状态,使检测结果更为准确.定性和定量实验结果证明,该方法在准确率等方面优于现有技术.
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