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- 基于机器学习的PERCLOS原理实现摘要：通过PERCLOS原理对疲劳状态进行检测的介绍,在对人眼跟踪研究的基础上,提出一种新的基于机器学习的PERCLOS原理实现方法。
- 基于PERCLOS的机动车驾驶员驾驶疲劳的识别算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于驾驶员生命体征的智能监控系统CSTPCD
- 基于有限状态自动机的人眼开度PERCLOS实现算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于TMS320DM643的驾驶员疲劳检测系统的实现CSTPCD摘要：以德州仪器(TI)推出的多媒体图像处理器TMS320DM643作为核心单元,设计了一个单通道的视频采集分析存储系统.基于此系统提出了将PERCLOS测量方法在DSP上实现的方法,并给出了程序流程.设计此系统的目的是为了减少因疲劳驾驶而产生的交通事故的发生率.实验得出,文中提出的方法克服了传统的驾驶员疲劳检测系统需要在驾驶员身上安装测量装置或者需要驾驶员周期性重复某项动作的弊端.该系统疲劳检测准确率较高,可用于火车、长途客货车驾驶员防瞌睡,降低交通事故发生率.
- 基于HMM的驾驶员疲劳识别在智能汽车空间的应用北大核心CSCDCSTPCD
- 疲劳驾驶检测技术研究
- 眼睛疲劳程度判定方法研究CSCDCSTPCD
- 基于ADSP-BF609的驾驶员疲劳检测系统研究摘要：设计了一种可检测驾驶员驾驶状态的装置,使用图像传感器采集驾驶员的面部信息,通过图像识别,分析驾驶员的驾驶状态.当探测到驾驶过程中存在疲劳驾驶情况时,装置可以进行必要的报警,减少疲劳驾驶行为的发生,减少交通事故从而,改善交通状况.实验表明,装置在驾驶过程中,不会对驾驶员造成任何干扰,可以正确、及时、有效的识别疲劳驾驶情况,具有良好的实用性.
- 基于多特征融合的眼睛状态检测算法研究CSTPCD