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疲劳驾驶检测系统中若干关键技术研究

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毕业论文范文题目：疲劳驾驶检测系统中若干关键技术研究，论文范文关键词：疲劳驾驶检测系统中若干关键技术研究
疲劳驾驶检测系统中若干关键技术研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：行车安全是交通运输业的永恒主题。近年来，随着道路汽车数量的急速增长，交通事故的发生率也越来越高，给人类社会带来日益严重的的危害。在这严峻的环境下，疲劳驾驶检测技术受到了最为广泛的关注。作为一种避免交通事故、减少事故损失的有效手段，它成为交通工程领域的研究热点，代表着未来车辆发展的趋势。本文对疲劳驾驶检测系统中若干关键技术进行了研究，具体的研究工作如下：1、人脸跟踪与检测。采用AdaB（文章此处忽略..）oost人脸检测算法对人脸进行检测，深入分析Camshift算法实现人脸跟踪，并针对它的不足进行改进：利用AdaBoost人脸检测算法实现人脸跟踪窗口的自动初始化，提出了基于双眼模板匹配的CamShift人脸跟踪算法，解决了场景中存在大面积类似肤色物体干扰时跟踪失误的问题。2、首次引入基于LBP-TOP(LocalBinaryPatternsFromThreeOrthogonalPan（本文此处忽略..）els)的嘴部特征提取方法对嘴部状态进行识别。LBP(LocalBinaryPatterns)是一种很有效的纹理描述算子，可以对灰度图像中局部领域的纹理信息进行度量和提取，能捕捉图像中微量的细节特征，而LBP-TOP是在LBP的基础之上结合考虑时空域的角度，分别从三个正交平面上提取嘴部图像序列的纹理特征，目的是更好的表达嘴部运动的实质信息。3、提出了基于SLBP-TOP(Synthesize（略..）dLocalBinaryPatternsFromThreeOrthogonalPanels)的嘴部特征提取方法。该方法为了进一步改善LBP算子存在的一些缺陷，根据LBP-TOP中不同平面嘴部信息的差异性，引入CBP(CentralizedBinaryPatterns)算子，在二者基础之上将三个平面的特征分为两类，分别采用LBP和CBP算子，然后综合三个特征作为SLBP-TOP(Synthe（本文此处忽略..）sizedLocalBinaryPatternsFromThreeOrthogonalPanels)特征。4、眼睛与嘴部疲劳识别。在人眼定位和人眼状态检测的基础之上，计算PERCLOS值并设定其阈值来识别人眼疲劳；完成对驾驶员嘴部特征提取之后，利用SVM分类器对提取的嘴部特征进行分类，完成对嘴部状态的识别，计算PERLVO值并设定其阈值，完成嘴部疲劳识别。

以上为本篇毕业论文范文疲劳驾驶检测系统中若干关键技术研究的介绍部分。

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