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改进LBP和CNN相结合的疲劳驾驶检测方法
桂林电子科技大学建筑与交通工程学院
|
黄燕卿
英红
开通知网号
针对因面部疲劳信息不全或局部丢失致使驾驶员疲劳状态不能够充分表征,导致疲劳检测准确率不高的问题,提出了一种基于面部区域增加权重的分块LBP特征纹理提取方法。基于不同光线条件下的驾驶员图像,构建了疲劳识别的基本图像数据集,通过自建数据集、预处理和数据增...
机 构:
桂林电子科技大学建筑与交通工程学院;
领 域:
安全科学与灾害防治;
公路与水路运输;
汽车工业;
计算机软件及计算机应用;
自动化技术;
关键词:
事故预防;
疲劳驾驶识别;
面部特征权重;
局部二值模式(LBP);
卷积神经网络(CNN);
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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桂林电子科技大学学报
2025年01期
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