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基于面部特征的驾驶员疲劳检测在实际应用中的方法研究

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摘要摘要汽车驾驶员在驾驶过程中疲劳驾驶是引发交通事故的重要原因之一，许多国家都已在进行疲劳报警器的相关研究[1]。在介绍和比较多种驾驶疲劳测评的基础上，这里使用改进的基于深度学习的多任务卷积神经网络，再依据PERCLOS[2]评价驾驶疲劳的机理，来判断驾驶员的疲劳状态。提出在实际应用中判定优化，根据个体不同提出定制化修改，提高检测准确率，并通过利用python得以实现。

DOI 7j6mmn8qd0/7270490

作者王康邱茂吴琳玉

机构地区重庆工程学院，重庆市，400050，

出处《科技新时代》 2023年6期

关键词驾驶员疲劳检测深度学习定制化

分类 [][]

出版日期 2023年06月17日（中国Betway体育网页登陆平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

科技新时代

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