文献类型：期刊文章

作　　者：蔡木生[1] 周航[1]

Cai Musheng;Zhou Hang(South China Institute of Software Engineering,Guangzhou University,Guangzhou 510990,China)

机构地区：[1]广州大学华软软件学院计算机系,广州510990

出　　处：《单片机与嵌入式系统应用》

年　　份：2020

卷　　号：20

期　　号：6

起止页码：63-67

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对疲劳驾驶易引发交通事故这一问题,本文设计开发了一个疲劳驾驶检测系统。该系统由树莓派、摄像头、轻量级云应用服务和移动端构成,实时获取驾驶员脸部视频,利用Dlib开源库得到人脸的68个关键点,通过计算其眼睛、嘴巴张合度,并与原来训练好的数据进行对比,依此判断驾驶员是否处于疲劳状态,若是,则进行语音提示,相关信息也能通过互联网上传到云端服务器中,车主或公司可通过移动端的微信小程序动态监控驾驶员状态。该系统具有成本低、易实现的特点,经测试,在有模型数据的情况下疲劳识别准确率为95%,可稳定运行。

关 键 词：疲劳驾驶检测系统  图像处理算法 人脸检测 微信小程序  

分 类 号：TP51[自动化类]