基于物联网的多信息融合疲劳驾驶检测  

作　　者：金枫杨 沈奕君 许可望 袁聆珑 蒋翠玲[1] 

机构地区：[1]华东理工大学信息学院,上海200237

出　　处：《物联网技术》2025年第7期8-11,共4页Internet of things technologies

基　　金：华东理工大学——基于物联网平台的多信息融合疲劳驾驶检测(S202310251128);上海市一流本科建设项目;华东理工大学——华为智能基座金课建设项目。

摘　　要：随着当今汽车行业的发展,交通事故发生率居高不下,其中疲劳驾驶是事故发生的重要原因之一,因此疲劳驾驶检测技术的普及势在必行。文中提出一种基于物联网的多信息融合疲劳驾驶检测算法,采用轻便嵌入式设备作为终端,集成数据采集、疲劳驾驶检测和报警功能。使用长短期记忆神经网络(LSTM)对驾驶员的面部信息和生理状态进行多信息融合检测,将驾驶员的眼嘴特征、头部姿态和心率特征等多信息进行融合并同步完成疲劳驾驶检测。相比于传统疲劳驾驶检测方法,该方法能够有效提高检测的准确率,提升了约6~7个百分点。基于所设计的物联网数据可视化平台,将检测结果实时上传并保存到云端,实现疲劳检测数据的实时统计和报警反馈,对智慧交通应用有着积极的推广作用。

关 键 词：疲劳驾驶检测 面部特征 LSTM网络 多信息融合 物联网 OneNET 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]