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疲劳检测方法总结_计算机视觉

残北 2022-03-20 阅读 90

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 Networks

  1. Face Detection uses YOLO-V3
  2. Drowsy Classification
    • 使用Inception-v3网络对闭眼数据训练,认为闭眼就是疲劳。对疲劳分类就定义为对睁眼和闭眼分类。
    • 数据集(包括睁眼和闭眼图像):CEW;提取Nth-DDD数据集中一些视频帧作为一个数据集;自己创建的数据集;
    • 准确率80.32%, 79.34%and 89.90%

Visual-based Real Time Driver Drowsiness Detection System Using CNN

  1. Face Detection Viola&Jones算法
  2. Drowsy Classification
    • 疲劳定义:自己设计浅层cnn网络判断是否闭眼,如果“闭眼”持续超过4个连续帧,系统将确定驾驶员处于睡眠状态
    • 数据集:我们将Nth-DDD数据集视频序列的每一帧标记为“闭上眼睛”或“睁开眼睛”。总共有4620张人脸图像被标记,其中2310张是“闭着眼睛”的,2310张是“睁开眼睛”的。 准确率98.95%

Driver Drowsiness Detection Based on Joint Monitoring of Yawning, Blinking and Nodding

  1. Face Detection Viola&Jones算法
  2. Drowsy Classification
    • 疲劳定义:根据人脸关键算法算出,EAR,MAR,头部动向三个特征,将三个特征放在MLP,K近邻算法中做各种疲劳行为的分类,比如疲劳,闭眼,打哈欠,点头。
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