基于CNN-LSTM模型的红外图像疲劳情感状态分析方法OA
基于计算机视觉的方法可以通过眼动和嘴巴的状态分析来检测驾驶员的疲劳程度.由于图像视觉方法具有准确性、实时性、非侵入性和低成本等特点,因此,对特定驾驶员面部图像进行识别的方法已被证明是当前最能产业化的技术.然而,当驾驶员疲劳驾驶时,外界光照、驾驶员头部姿态以及面部变化等因素仍然给驾驶员疲劳检测带来许多挑战,在疲劳驾驶检测中最重要的部分就是人脸检测、特征提取和分类识别.该文主要研究了基于CNN网络提取驾驶员面部特征,并通过LSTM网络来推断实车运行环…查看全部>>
刘星;黄子琪
南京信息职业技术学院数字商务学院,江苏 南京 210021南京信息职业技术学院数字商务学院,江苏 南京 210021
计算机与自动化
CNN-LSTM模型红外图像疲劳驾驶人脸检测
《中国新技术新产品》 2023 (18)
9-11,3
江苏省高等学校基础科学研究面向项目"度量与元学习下的短文本情感分析研究"(项目编号:23KJD520008).
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