多特征融合的驾驶员疲劳程度量化方法研究

来源：电子测量技术杂志2023年第20期北京时间：

作者：任建新，许锋

单位：中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院 沈阳 110854

摘要：针对疲劳驾驶检测系统鲁棒性差和疲劳程度划分过于简单的问题，利用MediaPipe人脸关键点检测技术和模糊推理系统，融合多种面部疲劳特征，研究视频序列中驾驶员疲劳程度量化评估方法，实现对驾驶员疲劳程度的实时评分和疲劳预警。首先利用MediaPipe人脸检测模型定位面部关键点；之后使用检测到的关键点从视频帧中实现对面部疲劳动态特征进行提取，得到单位时间内眨眼次数（PERCLOS）、打哈欠时长、有无瞌睡、人脸摆动近似熵四个评估指标，最后设计模糊推理系统对疲劳程度进行量化，实现对驾驶员疲劳程度的实时评估。研究表明，所提出的方法科学有效的实现了对驾驶员疲劳程度的量化评估，进一步提升了基于面部特征的疲劳驾驶检测的鲁棒性和可靠性。

关键词：疲劳驾驶;模糊推理系统;人脸检测;事故预防

基金资助：“十三五”国家重点研发技术项目(2017YFC0821004)、2022辽宁省教育厅基本科研重大攻关项目(LJKZZ20220007)、中央高校基本科研业务重大培育项目(3242022004)资助