摘要
目前大多数疲劳驾驶检测算法难以实现精准与快速检测,无法在内存和计算能力有限的车载设备上应用。文章对单次多框目标检测算法(Single Shot MultiBox Detector,SSD)进行了改进,设计了一种轻量化算法,将原有SSD算法中VGG16主干提取网络替换为Ghostnet轻量化网络,提高眼、嘴、面部区域的检测精度和速度。融合处理多种疲劳参数并通过打哈欠检测数据集(Yawning Detection Dataset,YawDD)验证疲劳状态。结果表明:该方法可以快速准确地判断驾驶员的疲劳状态。利用改进后的SSD算法模型检测时,该算法模型平均精度达到96.73%。
作者
王博
闫海兰
Wang Bo;Yan Hailan
出处
《甘肃科技》
2024年第6期81-85,共5页
Gansu Science and Technology
基金
2021年度大学生创新创业训练计划项目“驾驶员疲劳检测系统的研究”(S202110838020)。
