西南科技大学,西南科技大学,,
TP273
国家自然科学基金项目(面上项目);西南科技大学研究生创新基金项目
Southwest University of Science and Technology,Southwest University of Science and Technology,,
随着私家车的普及,人们对汽车安全性、舒适性要求不断提高,通过对当前车载系统分析和汽车驾驶员疲劳驾驶状态研究,提出了一种基于信息融合的多特征疲劳驾驶检测方案。方案采用高性能嵌入式系统平台与云计算相结合的方式,首先,通过嵌入式系统采集驾驶员面部图像;然后,将数据传输到Face+ 云计算平台,分析当前驾驶人员身份、年龄与微笑程度;最后,采用数字图像处理技术计算驾驶员头部位移以及统计眼睛眨动规律,综合三种指标预测驾驶员是否处于疲劳状态,实时监测驾驶员驾驶全过程。当检测到驾驶员处于疲劳驾驶状态,则通过语音的方式提醒驾驶员注意行车安全、谨慎驾驶。测试结果表明:该方案检测精度高、实时性强,并且易于和车载系统整合并推广使用。
陈军,陆娇蓝,刘尧,杨著.基于云计算的多特征疲劳驾驶检测系统研究与设计计算机测量与控制[J].,2015,23(10):25.