基于级联神经网络疲劳驾驶检测系统设计

作者：敖邦乾; 杨莎; 令狐金卿; 叶振环

来源：系统仿真学报, 2022, 34(02): 323-333.

DOI：10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0703

• 卷积神经网络
• 人脸检测
• 疲劳判定
• 级联网络
• 边界框

算法通过调整输入图片的大小、扩大最小人脸尺寸以及减小检测窗口层间放缩比例等方式，在保证准确率的同时极大的提升了人脸检测速率，其检测效率为原始MTCNN (multitask casaded convolutional networks)的18倍；构建新的卷积神经网络结构模型检测眼、嘴，网络检测的准确率可以达到95.6%。将设计的检测网络与经过改进后的MTCNN进行级联，在已经检测出来的脸部区域继续对眼、嘴进行分类及定位；设置综合性的疲劳检测函数，加强了由于单一特征而出现的虚检及误检等错误检测，准确率可以达到95.7%。

• 单位
  遵义师范学院