疲劳检测（Fatigue Detection Algorithm）

最新推荐文章于 2025-04-24 14:11:25 发布
最新推荐文章于 2025-04-24 14:11:25 发布
阅读量1.3w 收藏 43
点赞数 5
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/laiwenjie1988/article/details/85276151
版权
byte_hit
关注
Python人脸检测实战之疲劳检测
m0_63171455的博客
12-10 6719
无论是笔记本电脑还是台式机电脑都需要搭配一个系统才可以正常使用，那么win10没法开机怎么重装系统呢？对此，本文就为大家介绍一种在电脑无法进入桌面的情况下也能重装Win10系统的方法，希望可以帮助到大家 无论是笔记本电脑还是台式机电脑都需要搭配一个系统才可以正常使用，那么win10没法开机怎么重装系统？在原来系统无法进入桌面的情况下最能解决问题的就是U盘重装win10系统的方法，当然，并不仅限于win10，win7 或 XP 及其它系统也同样可以哦 笔记本或台式机无法开机如何重装win10系统呢？当
疲劳检测方法总结_计算机视觉
Icandescence_的博客
03-20 6229
原文链接：https://arxiv.org/abs/1902.10859v1 代码：https://github.com/polarisZhao/PFLD-pytorch 论文名称Drowsy Driver Detection Using Two Stage Convolutional Neural NetworksVisual-based Real Time Driver Drowsiness Detection System Using CNNDriver Drowsiness Detection
驾驶员疲劳检测技术的算法设计与硬件实现-
12-27
驾驶员疲劳检测技术的算法设计与硬件实现。基于深度学习
毕设项目｜基于OpenCV的疲劳检测
最新发布
Java_rich的博客
04-24 618
基于眼睛6个关键点的垂直和水平距离计算眼睛纵横比（Eye Aspect Ratio, EAR），公式为： EAR = \frac{||P2-P6|| ||P3-P5||}{2 \times ||P1-P4||}：利用OpenCV的solvePnP函数将3D人脸模型（预设的头部三维坐标）与检测到的2D关键点匹配，计算俯仰角（Pitch）、偏航角（Yaw）和滚转角（Roll）：在标准测试集（如YawDD）中，EAR算法对闭眼检测准确率可达97.5%，结合头部姿态后综合准确率提升至98.3%
基于mindwave脑电波进行疲劳检测算法的设计(5)
weixin_34186950的博客
08-20 675
　　时隔两个多月了，前段时间在弄Socket，就没有弄这个了。现在好了，花了几天的时间，终于又完成了一小部分了。这一小节主要讲α，β，δ，θ等等波段之间的关系。废话不多说，直接给出这几天的成果。 　　上一次，我们分析了attention(专注度)和meditation(冥想度)与疲劳之间的关系。如下图 　　上面的曲线上一小节已经简单说明了，现在要说明的是曲线的前半部分是普通测试，后面一小段...
基于深度学习的驾驶员疲劳及分心行为检测算法研究
weixin_51534858的博客
03-06 4263
最近几年来我国机动车的数量不断增多，驾驶人员数量的不断上涨导致交通问题发生的概率逐年增大。根据相关研究表明，驾驶员的操作行为不规范以及疲劳驾驶是引起事故发生的主要原因，因此对这两种行为进行及时的监控与预警变得越来越重要。现有的检测方法很难保证同时满足精准度与速度的需求，所以针对这两种问题本文研究内容如下。对于疲劳检测，首先从传统面部行为和基于深度学习检测算法研究入手，针对当前算法准确性与实时性不平衡的问题，将疲劳检测转化为目标检测的问题，最后根据疲劳判定指数检测驾驶员状态。
基于PERCLOS的驾驶员疲劳检测算法
03-04
基于PERCLOS的驾驶员疲劳检测算法 基于PERCLOS的驾驶员疲劳检测算法 基于PERCLOS的驾驶员疲劳检测算法
基于MTCNN+CNN的疲劳（危险）驾驶检测系统设计
热门推荐
Aristochi的博客
05-13 1万+
项目使用MTCNN提取人脸区域和特征点，然后依据“三庭无眼”的理论把人脸分成眼睛、嘴巴、耳朵三个区域后将图像传入训练好的图像分类模型，判断闭眼、睁眼、张嘴、闭嘴、吸烟、电话，在疲劳判断上使用PERCLOS的判断标准，将结果反馈，判断疲劳驾驶或者存在危险行为 一.设计原理 二.MTCNN人脸检测 三.CNN卷积神经网络图像识别 四.疲劳判断 五.运行演示
【视觉驱动驾驶行为分析】：疲劳检测案例深度解析
本文首先概述了视觉驱动驾驶行为分析的基本概念和重要性，随后详细探讨了疲劳检测的理论基础、技术原理以及相关算法的分类和应用场景。接着，本文进入实践应用开发章节，解析了疲劳检测系统的构建流程、实时模型实现...
深度揭秘：掌握实时疲劳驾驶检测的原理与算法
同时，本文也介绍了疲劳驾驶检测系统的实现方法，包括系统的构建和检测算法的优化与部署。最后，本文展望了未来技术的发展趋势，并提出了在伦理、隐私与法律方面面临的挑战。通过系统化的研究与讨论，本文旨在为实际
使用深度学习神经网络从X射线图像检测肺炎
weixin_26749843的博客
10-07 2310
This blog is probably going to be in terms of coding the most technically driven that I have written so far, and it will be about a project using Deep Learning Neural Networks to classify a set of str...
基于数据融合的疲劳驾驶检测算法.pdf
07-04
为减少交通事故，采用基于数据融合的疲劳检测技术以提高疲劳检测精度．通过驾驶行为与车辆 跟踪技术研究现状分析，选择眼睑遮住瞳孔的面积超过80％的P舯和眨眼次数指标作为眼部特征参数、车 辆越线指标作为驾驶行为特征参数．
Driver Fatigue Detection Based on Eye Tracking
12-27
Driver Fatigue Detection Based on Eye Tracking。领域内引用最多的论文之一
基于深度学习的疲劳驾驶检测算法
09-27
针对现有疲劳驾驶检测算法实用性差或准确率低的问题, 本文提出了一种基于深度学习的疲劳驾驶检测算法. 首先, 使用 HOG (Histogram of Oriented Gradient) 特征算子检测人脸的存在; 其次, 利用特征点模型实现人脸的对齐, 同时实现眼睛、嘴巴区域的分割; 最后通过深度卷积神经网络提取驾驶员的眼部疲劳特征, 并融合驾驶员嘴部的疲劳特征进行疲劳预警. 大量的实验表明, 该方法在疲劳驾驶检测的准确率、实时性等方面都取得明显的性能提升.
疲劳检测完整C代码
10-03
此代码基于OpenCV技术，通过眼睛、嘴巴等器管可直接检测是否处于疲劳状态
MATLAB的疲劳检测代码-EEG_DriverFatigue:从记录的EEG信号中提取特征以使用ML/DL混合分类器检测驾驶员疲劳
05-23
MATLAB的疲劳检测代码脑电图检测驾驶员疲劳 该项目是2019年悉尼科技大学的一项大学研究项目的一部分。目标是开发一种算法，用于检测实时EEG数据流中的驾驶员疲劳程度。 包含从项目中获得的所有结果的详细项目也包含在存储库中。 在此仅发布MATLAB中的特征提取。 鼓励所有用户扩展此处显示的特征提取或根据这些特征提出一种改进的驾驶员疲劳检测方法。 该自述文件将指导用户完成整个MATLAB的设置，以便该程序可以在您的本地计算机上运行。 入门 由于应用了监督学习方法来解决检测任务，因此需要标记的数据集。 此类数据集已在此处记录和发布：。 需要下载所有名为“ 1.zip”到“ 11.zip”的文件夹，并将它们解压缩到本地计算机上的文件夹中。 预处理所有脑电图通道 打开并将路径变量设置为带有EEG数据的字典。 该脚本从下载中打开原始EEG时间信号，将其拆分为自定义检测时期（fe 1秒），并分配标签（0正常，1疲劳）。 具有0.5 Hz至50 Hz的通带的带通滤波器应用于时间信号。 因此，从信号中去除了高频噪声和DC偏移，而不会丢失用于疲劳检测的相关EEG信号。 用户可以选择此处要提取的给定的E
文献信息检索实验
03-12
针对特定的研究领域，比如肌肉疲劳无创检测方面的英文文献收集工作，应当特别关注那些附带摘要部分的文章，以便快速评估其适用性[^4]。 #### 构建精准有效的查询语句 构建合理的关键词组合至关重要。这不仅限于简单...
基于深度学习的疲劳检测算法
qq_1406299528的博客
04-02 1303
【代码】基于深度学习的疲劳检测算法。
疲劳检测_驾驶员疲劳检测设计完整代码实战
修行之路
03-14 643
疲劳检测代码实战
real-time driver fatigue detection dataset下载
08-09
real-time driver fatigue detection dataset是指一个用于实时监测驾驶员疲劳的数据集，用于研究和开发相关的算法和模型。根据给定的信息，不确定具体指的是哪个数据集，所以以下回答供参考。 首先，要下载real-time driver fatigue detection dataset，我们可以采取以下步骤。首先，我们可以在相关论文中搜索与驾驶员疲劳检测相关的数据集，如在IEEE Xplore、Google 学术搜索或其他类似的学术数据库中搜索。搜索关键词可能包括“real-time driver fatigue detection dataset”、“driver fatigue dataset”等。在搜索结果中，我们可能会找到一些相关的研究论文和项目。进一步检查这些论文或项目的参考文献部分，可能会提供更多有关数据集的信息。 另外，我们还可以在公开的数据集库中寻找相关数据集。一些著名的数据集库，如UCI Machine Learning Repository、Kaggle和GitHub等，可能包含与驾驶员疲劳检测相关的数据集。我们可以在这些平台上进行搜索，查找与驾驶员疲劳检测相关的数据集，并根据需要下载相应的数据集。 需要注意的是，在下载和使用数据集时，我们应遵守数据集的许可协议和规定。有些数据集可能对数据集使用有特定的限制和要求，比如需要进行正式申请或遵循特定的数据处理规定。我们应仔细阅读和理解相关的许可协议和规定，确保我们的使用符合法律和伦理要求。 总结起来，要下载real-time driver fatigue detection dataset，我们可以通过学术数据库、相关研究论文、公开的数据集库等方式来查找和获取相关的数据集。同时，我们要确保遵守数据集的许可协议和规定，保护数据的合法使用和隐私。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值