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基于深度学习的驾驶疲劳检测应用的设计与实现

王晓婷  
【摘要】:在对大量交通事故研究的基础上,研究发现酒后驾车、超速、疲劳驾驶大大的提高了交通事故发生率。驾驶疲劳是一个严重的问题,它被认为是导致道路事故的直接或间接原因。此外,驾驶疲劳的检测技术及产品未能很好地应用,因而有必要对疲劳驾驶的检测技术进行研发。本文首先利用图像检测技术在图像中提取疲劳特征,其中包括面部疲劳特征,人眼疲劳特征及头部动作特征。在提取特征向量过程中,主要利用Canny人脸检测的改进算法分别来提取特征,并将结果整合成特征矩阵。该算法的优点在于准确率高、实时性强,在人脸领域广泛使用。然后,在DBN(DeepBelief Networks)深度置信网络模型基础上,并且通过无监督学习和逐层贪婪算法进行模型训练,得到本文DBNL模型。再根据得到的四个特征向量对图像中的驾驶员疲劳驾驶进行判断。为验证本文模型的效果,同时将 BP-ANN(Back-Propagation-Artificial Neural Network)模型和 Naive Bayes 模型进行训练,通过比较结果显示,本文采用的DBNL模型效果更好,判别精度更高。其次,针对疲劳驾驶影响交通安全问题,根据多重RBM(Restricted Boltzmann Machine)模型组合,在深度学习算法的基础上,结合分类方法,提出本文变道模型,通过对驾驶员产生警示,以减少交通事故。采用Logic算法作为输出层的分类器,建立了 DBNL判别模型及基于样本下模型的一般训练方法。该模型的识别精度(93.78%)较Naive Bayes、BP-ANN神经网络分别提高20.11%、14.45%。最后通过调整DBNL模型的核心参数,发现该训练模型判别结果较为稳定,体现了较好的可靠性。综上所述,DBNL模型可以有效地判别疲劳驾驶,实现疲劳驾驶的自动识别,并在发生后警示信息提供给驾驶员。


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