2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、疲勞駕駛是導(dǎo)致交通事故的一個(gè)很重要的因素,因疲勞駕駛導(dǎo)致的交通事故每年都會造成巨大的財(cái)產(chǎn)損失和人員傷亡,所以對疲勞駕駛檢測進(jìn)行研究具有重要的社會意義。
  本文在研究前人成果的基礎(chǔ)上,提出采集基于駕駛?cè)嗣娌勘砬榈亩喾N視覺信息,進(jìn)行疲勞檢測。首先檢測視頻圖像中的人臉,并進(jìn)行跟蹤定位,然后提取基于面部表情的眼睛閉合時(shí)間、打呵欠以及點(diǎn)頭等疲勞信息,最后用投票表決的方法綜合多種基于視覺的疲勞信息判定駕駛?cè)说钠谇闆r。本文主要的研究內(nèi)容如下

2、:基于Haar-like特征的級聯(lián)分類器的人臉檢測算法的研究;Camshift算法的研究與改進(jìn),改進(jìn)后省去了人工的干預(yù),可自動(dòng)進(jìn)行人臉的檢測和跟蹤;打哈欠、眼睛閉合時(shí)間、點(diǎn)頭等多種疲勞特征信息的提?。惶崛⊙鄄科谛畔r(shí),提出了一種基于瞳孔檢測的眼部開合狀態(tài)檢測算法。在提取嘴部的疲勞信息時(shí),提出綜合運(yùn)用基于Haar-like特征的方法和灰度投影的方法定位嘴巴的位置。
  該研究首先用基于Haar-like特征的方法去檢測人臉,并進(jìn)行

3、跟蹤。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,用Camshift算法進(jìn)行跟蹤后顯著提高了在后續(xù)視頻序列中定位人臉的速度。該研究提出了一種瞳孔檢測算法進(jìn)行眼部開合狀態(tài)的檢測,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該算法可以準(zhǔn)確的判定人眼的開合狀態(tài),在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行檢測時(shí)識別率達(dá)到96%。在提取嘴巴疲勞信息時(shí),綜合運(yùn)用基于Haar-like特征的檢測方法和灰度投影的方法去定位嘴部區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,用該方法得到的信息去判定嘴部狀態(tài)時(shí),識別率達(dá)到93%。最后用投票表決法綜合多種疲勞信息進(jìn)行疲

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