一种改进型KCF的疲劳驾驶检测方法

来源：计算机测量与控制杂志2022年第1期北京时间：

作者：纪世雨

摘要：随着人民生活水平的提高，汽车人均持有量持续上升，从而也就导致了交通事故的增加，根据统计可知，大多数交通事故都是由疲劳驾驶导致的，因此为了减少司机因为疲劳驾驶导致的交通事故，所以对司机的疲劳程度检测是十分有必要的。目前现有的疲劳检测方法虽然种类较多，但是大多数存在着部署困难，实时性差，检测精度不高等缺点，因此难以在实际生活中应用。为了克服以上缺点，在这里提出了一种基于视觉的实时疲劳检测方法。该方法通过优化KCF算法实现实时人脸跟踪，再利用现有的人脸关键点检测手段，实现对眼睛和嘴巴的状态识别。最后结合SVM实现对驾驶员疲劳状态的检测。实验结果表明，提出的方法具有较好的实时性，并且精度较高，能够满足日常需求。

关键词：疲劳检测;卷积神经网络;人脸跟踪;人脸关键点;

基金资助：全国教育科学国防军事教育学科“十二五”规划教育部重点课题(DRA110425)