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基于人眼识别的防疲劳驾驶系统设计与研究被引量：7: 2016年; 为了避免日常生活中因疲劳造成的交通事故,利用人眼图像识别技术对驾驶进行疲劳监测。设计并提出了一套基于图像信息判断驾驶员疲劳状态的流程。首先使用Viola-Jones算法,在图像中直接进行人眼定位,再对人眼图像进行处理,得到人眼长宽比值Q,最后建立了Q值和疲劳状态的关联模型。实验证明,该定位方式比传统方式检测速度提高了50%以上,同时能适应头部不同姿态;建立的"眼部相对长宽比-睁眼程度"模型具有良好的线性。模拟实际驾驶环境进行测试结果表明,监测系统能适应不同受试者并在1 s内对疲劳状态的驾驶员发出警报,在防疲劳安全驾驶领域有一定的应用前景。; 千承辉王政左濂锐李春生刘昊明; 关键词：图像处理疲劳驾驶安全驾驶

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王政