《基于面部特征的疲劳驾驶检测系统的设计》
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摘 要：因为疲劳驾驶而导致事故发生的事件层出不穷,一款好的疲劳检测系统能够有效的避免事故的发生,以特征点检测以及面部特征（长时间闭眼、打哈欠）为核心设计疲劳检测系统,能够在一定程度上减少事故的发生.
关键词：脸部特征；人脸检测；疲劳检测；EAR；MAR
高速驾车时,驾驶人精神紧张,长时间紧张就容易产生疲劳感,疲劳后继续驾驶车辆,会感到疲倦瞌睡、四肢无力、注意力不集中、判断力下降等,此时危险系数会急剧增大,导致意外的发生.疲劳检测系统通过计算判断长时间闭眼、打哈欠等脸部特征来判断疲劳的程度,从而提醒驾驶人进行休息、停车等.
一、系统整体设计
(一)特征点确定
二、阈值确定
整个系统中,需要两组阈值的确定,分别是用来确定长时间闭眼的一组阈值以及判断打哈欠的阈值.两组阈值的确定具有统一性,所以就拿其中确定打哈欠的阈值来说.
选取波动区域上方区域即可设定为阈值,选取0.15较为合适.
打哈欠还需要确定时间阈值,时间阈值的确定类似TH_O_MAR的确定,经过多次测试,得到阈值大致为：1.2s.
其他阈值的确定类似.
三、总结
根据面部特征进行疲劳检测具有一定的可实施性,整个系统依赖于人脸检测算法的设计以及阈值的确定,然而阈值过多必将导致其鲁棒性较差,通过选择合适的参数更能提高整个系统的性能.
项目说明：本项目由西北民族大学本科生科研项目资助（项目编号：Y18019）
作者简介：撒灵（1997-）,男,回族,宁夏吴忠人,现就读于西北民族大学数学与计算机科学学院,物联网工程专业；于顺权（1996-）,男,壯族,贵州黔西南人,现就读于西北民族大学数学与计算机科学学院,物联网工程专业；梁文豪（2000-）,男,汉族,海南东方人,现就读于西北民族大学数学与计算机科学学院,物联网工程专业.
括而言之,上文是关于疲劳驾驶和面部特征和检测系统方面的相关大学硕士和检测系统本科毕业论文以及相关检测系统论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
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