基于肤色与眼部特征的驾驶员疲劳检测技术研究
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更新于2024-08-06
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"这篇硕士学位论文主要探讨了基于面部特征的驾驶员疲劳检测技术,尤其是在Springboot应用中处理multipartfile文件上传的问题。文章详细介绍了肤色模型的建立及其在疲劳检测中的作用,以及针对不同图像类型的肤色分割和人脸识别方法。此外,还提出了一种利用无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter)进行眼睛状态跟踪的技术,并结合嘴巴状态判断驾驶员的疲劳程度。"
在驾驶员疲劳检测领域,由于光线干扰和单一指标难以准确判断疲劳问题,所以研究者们致力于寻找更有效的解决方案。本文提出了一种以眼睛检测为主、脸部变化为辅的检测框架。对于彩色图像,通过YCbCr色彩空间的肤色分割方法,结合分级别光照补偿和自适应阈值选择,能够克服固定阈值分割的局限性,建立更准确的肤色模型。
在灰度图像处理中,论文采用了Haar特征值与AdaBoost分类器的组合,对人脸进行检测。通过对AdaBoost训练过程的优化,解决了训练时间过长的问题。眼睛状态的定位与判断则借助无迹卡尔曼滤波器,通过几何特征和投影法定位人眼,若连续闭合超过5帧,则认为驾驶员处于疲劳状态。这种眼睛检测跟踪方法在各种环境下表现良好。
此外,论文还引入了嘴巴状态作为疲劳判定的补充依据,通过分析嘴巴的宽高比来识别打哈欠行为。结合眼睛和嘴巴的状态,可以更全面地评估驾驶员的疲劳状况。
这篇论文深入研究了基于肤色模型的疲劳检测技术,并在Springboot环境中处理multipartfile文件上传的挑战,为实际应用提供了有价值的理论和技术支持。
2020-08-27 上传
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刘兮
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