基于深度学习的多维疲劳驾驶检测系统

针对机动车驾驶员疲劳驾驶的检测问题,本文设计了一种基于深度学习与计算机视觉的多特征融合疲劳驾驶检测系统。该系统基于Jetson Nano便携式开发板,使用目标检测框架YOLOV3对驾驶员进行面部定位,而后进行人脸多特征点提取、多维度特征融合分析,评估驾驶员状态。该系统创新性地引入时间特征维度,对面部特征以时间维度进行"预分析"和"趋势化"的分析方法,极大地缩减了驾驶员个体差异对判别带来的影响,达到了疲劳驾驶检测的高置信、高精度。