低光照环境下基于面部特征点的疲劳驾驶检测技术

提出了一种新型在低光照环境下有较高适应性和识别精度的疲劳驾驶检测技术。用深度视觉传感器获取驾驶员驾驶图像，用人脸跟踪算法实时提取面部特征点数据，基于最小二乘法对眼睛和嘴巴轮廓进行曲线拟合。计算眼睛和嘴巴开合度归一化指标，提取了眨眼频率、眨眼平均时长、眼睛闭合总时长、打哈欠频率、打哈欠总时长、低抬头频率等6个疲劳识别特征数据。基于数据统计序列的卷积神经网络算法，建立识别模型，构建疲劳状态检测系统。实验表明：本文算法在低光照环境下的疲劳驾驶识别精度达到了90%，识别时间约为130 ms。