基于眼口状态的疲劳检测系统

作者：刘小双; 方志军^*; 刘翔; 高永彬; 张祥祥

来源：传感器与微系统, 2018, 37(10): 108-110.

DOI：10.13873/j.1000-9787(2018)10-0108-03

• 疲劳检测
• 眼睛与嘴巴状态
• 人脸对齐

为了快速、准确地监测驾驶员的疲劳状态,提出了一种基于眼口状态的疲劳检测算法。通过一个多任务级联神经网络(MTCNN)对驾驶员进行快速人脸检测以及人脸特征点定位;通过卷积神经网络(CNN)分别对定位后的眼口区域进行人眼睁闭和嘴巴张闭状态预测;通过计算眼睑闭合率(PERCLOS)参数和驾驶员的嘴部动作频率判断驾驶员的疲劳状态。实验表明:提出的方法在保持较高的检测准确率的同时,能够快速对驾驶员的疲劳状态进行检测,达到实时性的要求。

• 单位
  上海工程技术大学