【摘 要】
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为了提高疲劳驾驶检测的精度,本研究提出了一种基于熵权-TOPSIS优化BP神经网络的疲劳驾驶预测模型.该模型使用DLIB库进行人脸检测,基于ERT算法建立级联的残差回归树并获取面部60个关键点坐标.通过对关键点坐标以及3D人脸模型匹配来预测头部运动姿态,从而计算面部特征数据.使用熵权-TOPSIS算法对面部特征数据客观赋权并得到归一化后的疲劳指数,将归一化数据作为数据集对BP神经网络进行训练.实验验证该模型预测精度达到99.796％.实际检测中可据此模型计算,当疲劳指数连续多帧高于疲劳阈值便判定为疲劳状态
【机 构】
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安徽师范大学皖江学院 电子工程系,安徽 芜湖 241008
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为了提高疲劳驾驶检测的精度,本研究提出了一种基于熵权-TOPSIS优化BP神经网络的疲劳驾驶预测模型.该模型使用DLIB库进行人脸检测,基于ERT算法建立级联的残差回归树并获取面部60个关键点坐标.通过对关键点坐标以及3D人脸模型匹配来预测头部运动姿态,从而计算面部特征数据.使用熵权-TOPSIS算法对面部特征数据客观赋权并得到归一化后的疲劳指数,将归一化数据作为数据集对BP神经网络进行训练.实验验证该模型预测精度达到99.796％.实际检测中可据此模型计算,当疲劳指数连续多帧高于疲劳阈值便判定为疲劳状态,并对驾驶员进行预警提醒.
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