基于双眼定位与状态判决疲劳检测算法

作     者：唐美霞 何勇 TANG Mei-xia1, HE Yong2

作者机构：南宁职业技术学院信息工程学院广西南宁530008 湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南岳阳414000 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2018年第39卷第6期

页      面：1750-1754,1787页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：2017年度广西高校中青年教师基础能力提升基金项目(2017KY1032) 

主　　题：大数据 疲劳检测 计算机视觉 卷积神经网络 Haar-like特征 

摘      要：提出一种基于计算机视觉的驾驶员疲劳状态检测方法,依据驾驶员双眼状态来辨别驾驶员是否疲劳。采用一种时空约束的Adaboost方法,快速检测驾驶员视频中的面部区域;在先验知识确定的可能眼睛区域,采用Haar-like特征和Adaboost分类器快速定位双眼区域;采用卷积神经网络的LeNet5网络架构,训练眼睛状态分类器和检测双眼状态,依据双眼是否闭合的特性判别驾驶员是否疲劳。实验结果表明,该方法能够可靠检测驾驶员的疲劳状态,检测效率高。