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基于PERCLOS的列车司机疲劳检测设计与实现
被引量：
2
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作者
江跃龙
张铭智
《计算机时代》
2023年第4期112-115,共4页
列车司机长期处于精神高度集中、工作强度较大的工作状态,容易产生生理和心理上的疲劳。本文通过Raspberry PI摄像头对列车司机疲劳状态进行采集,对采集的视频流进行人脸定位和面部特征点的提取,对该列车司机眼睛、嘴巴数据进行分析,结...
列车司机长期处于精神高度集中、工作强度较大的工作状态,容易产生生理和心理上的疲劳。本文通过Raspberry PI摄像头对列车司机疲劳状态进行采集,对采集的视频流进行人脸定位和面部特征点的提取,对该列车司机眼睛、嘴巴数据进行分析,结合PERCLOS标准判定列车司机是否疲劳,在GUI界面显示检测结果。
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关键词
列车司机疲劳检测
PERCLOS
疲劳检测
人脸检测
svm
人脸检测器
疲劳驾驶
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职称材料
题名
基于PERCLOS的列车司机疲劳检测设计与实现
被引量：
2
1
作者
江跃龙
张铭智
机构
广州铁路职业技术学院
嘉应学院
出处
《计算机时代》
2023年第4期112-115,共4页
基金
2019年广东省普通高校青年创新人才类项目“基于增强PERCLOS深度学习轨道交通列车司机疲劳检测方法的研究”(2019GKQNCX100)
2021年广州市基础研究计划基础与应用项目“动态场景下基于铁重移采动样机优器化人粒的子应滤用波算法及其在高”(202102080153)
2022年广东省科技创新战略专项资金项目“基于机器学习的轨道交通列车司机HRV健康监测与预警系统”(pdjh2022b0956)。
文摘
列车司机长期处于精神高度集中、工作强度较大的工作状态,容易产生生理和心理上的疲劳。本文通过Raspberry PI摄像头对列车司机疲劳状态进行采集,对采集的视频流进行人脸定位和面部特征点的提取,对该列车司机眼睛、嘴巴数据进行分析,结合PERCLOS标准判定列车司机是否疲劳,在GUI界面显示检测结果。
关键词
列车司机疲劳检测
PERCLOS
疲劳检测
人脸检测
svm
人脸检测器
疲劳驾驶
Keywords
train driver fatigue detection
PERCLOS
fatigue detection
face
detection
svm face detector
fatigue driving
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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1
基于PERCLOS的列车司机疲劳检测设计与实现
江跃龙
张铭智
《计算机时代》
2023
2
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