机器学习驱动的多视觉特征疲劳检测算法

“基于机器学习的多视觉特征融合疲劳检测，孙忆晨，罗涛，本文提出了一种利用机器学习对多种视觉特征进行融合的疲劳检测算法，以提高疲劳检测的准确性、稳定性和效率。” 疲劳检测在减少交通事故和保障交通安全方面扮演着关键角色。现有的疲劳检测算法往往受限于特征选取的不足，导致检测效果不稳定且准确度较低。针对这一问题，论文作者孙忆晨和罗涛提出了一个创新性的解决方案，即基于机器学习的多视觉特征融合疲劳检测算法。 该算法首先关注8个关键的视觉疲劳特征，这些特征包括眨眼频率、闭眼时长、打哈欠的频率和时长、点头和摇头的频率与时长。这些特征是判断驾驶员疲劳状态的重要指标，因为人在疲劳时，这些行为的发生率和持续时间会有显著变化。通过对这些特征的深度分析，论文使用机器学习模型进行训练和学习，以识别疲劳模式。 在选择机器学习模型的过程中，研究者发现逻辑回归（LR）模型在处理这些特征时表现优秀。LR模型以其简单性、可解释性和高效性，成为疲劳检测的理想选择。通过LR模型训练，算法能够更准确地识别和预测驾驶员的疲劳状态。 实验结果证明，采用基于LR模型的多特征融合疲劳检测算法相比传统的单一特征检测（如P80）和模糊系统检测方法，具有更高的检测准确率、精确率和召回率。这表明该算法在实际应用中能更有效地识别疲劳驾驶员，从而提前预警，减少因疲劳驾驶引发的交通事故。 关键词：疲劳检测；视觉特征；机器学习；LR模型 中图分类号：TP39915 这项研究对于未来智能交通系统的发展具有深远影响，尤其是在自动驾驶和车联网领域，准确的疲劳检测技术将为安全驾驶提供强有力的支持。通过机器学习的持续优化和更多的视觉特征融合，疲劳检测的性能有望进一步提升，为全球的道路安全做出贡献。