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為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜駕駛環(huán)境下駕駛?cè)藛T疲勞狀態(tài)識(shí)別與預(yù)警，提出基于深度學(xué)習(xí)的疲勞駕駛檢測(cè)算法。利用基于 shuffle- channel思想的 MTCNN模型檢測(cè)常規(guī)攝像頭實(shí)時(shí)采集的駕駛?cè)藛T人臉圖像，使用PFLD深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)以定位眼部、嘴部和頭部位置，從中提取眨眼頻率、嘴巴張開(kāi)程度和點(diǎn)頭頻率等特征參數(shù)，并通過(guò)多特征融合策略獲取駕駛?cè)藛T疲勞狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)疲勞駕駛的有效預(yù)警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法給出的疲勞駕駛預(yù)警結(jié)果均未岀現(xiàn)誤判情況，具有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率和較好的魯棒性。
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