【摘 要】
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提出一种基于Adaboost的实时算法,并应用于车载嵌入式系统。用红外光源和红外摄像头获取驾驶员的视频图像,对其疲劳状态进行监控。首先通过人脸检测定位驾驶员的人脸,然后提
【机 构】
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北京大学深圳研究生院移动视频网络技术中心
【基金项目】
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深港创新圈专项计划(SG200810140026A)资助
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提出一种基于Adaboost的实时算法,并应用于车载嵌入式系统。用红外光源和红外摄像头获取驾驶员的视频图像,对其疲劳状态进行监控。首先通过人脸检测定位驾驶员的人脸,然后提取人眼区域并对人眼闭合状态进行判断,基于PERCLOS标准制定了相应的预警机制,对潜在的疲劳驾驶进行判断并预警。该算法从PC移植到嵌入式平台并根据实验进行了优化,先后制作了多个车载嵌入式装置进行实车测试,达到了大于92%的准确率和少于1.5 s的判断响应时间。实验装置稳定可靠,可实际应用于营运车辆。
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