基于PFLD人脸识别的疲劳驾驶检测系统研究  

作　　者：张若萱 董晨 彭业诚 韩宇阳 张蔼婷 张照 李鑫磊 吴小刚 朱秀美 

机构地区：[1]天津理工大学计算机科学与工程学院,天津300384

出　　处：《信息记录材料》2022年第3期123-126,共4页Information Recording Materials

基　　金：天津理工大学校级大创项目(202110060102)。

摘　　要：疲劳驾驶逐渐成为交通事故的焦点问题,对驾驶人员疲劳状态检测预警具有重要研究价值。系统通过安卓端RGB摄像头捕捉驾驶人员面部实时状态,采用基于PFLD的人脸检测算法匹配面部特征点,通过计算左右眼开合度,实现双眼优化校正,辅以计算眨眼次数和打哈欠次数,检测驾驶人员的疲劳状况并实时预警。系统采用阿里云服务器+Android APP架构,实现疲劳状况判定,疲劳蜂鸣提醒,疲劳历史回查,疲劳历史管理,行车导航、紧急联系人等功能,以安卓APP形式实现交互,经测试,驾驶人员疲劳检测准确率可达90%,具有一定的市场应用前景。

关 键 词：疲劳驾驶 PFLD 面部特征点 双眼开合度 SVM 

分 类 号：O24[理学—计算数学]