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基于图像识别的地铁司机疲劳检测方法研究

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摘要摘要：近年来，地铁运行安全越来越引起社会的广泛关注，及时地识别驾驶员的疲劳状态并预警，是提高地铁运行的安全性的有效路径之一。本文针对地铁司机工作环境和功能需求开发基于图像识别技术的地铁司机疲劳监测系统。该系统通过摄像头捕捉驾驶员的面部特征，利用图像处理技术和Dlib人脸识别技术，计算眨眼频次，判断驾驶员疲劳状态，利用可视化界面实现对驾驶员的及时预警。可应用于城市轨道交通领域驾驶员疲劳状态的实时监测。

DOI 7j6mynlpd0/7201718

作者王思绮，王奋*，李欣怡，沈宇豪，崔奕松，束怡文

机构地区（上海工程技术大学城市轨道交通学院，上海市 201620）

出处《中国科技信息》 2023年5期

关键词轨道交通疲劳驾驶面部特征眼部识别

分类 [][]

出版日期 2023年06月01日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）