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基于卷积神经网络和人脸对齐的驾驶员疲劳检测边缘计算装置( Driver fatigue detection based on convolutional neural network and face alignment for edge computing device )
X Li J Xia L Cao G Zhang X Feng
目前大多数基于视觉的疲劳检测方法都没有高性能、鲁棒的人脸检测器。它们使用单一的检测特征来检测驾驶员疲劳,无法在边缘计算设备上实现实时效率。针对这些问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的驾驶员疲劳检测系统,该系统能够在边缘计算设备上实时运行。该系统首先利用提出的人脸检测网络LittleFace对人脸进行定位,并将人脸分为两种状态:小偏航角状态“正常”和大偏航角状态“分心”。其次,针对大角度轮廓时人脸对准精度下降的问题,只在“正常”状态的人脸区域进行速度优化的SDM算法,并利用“分心”状态来检测驾驶员的分心。最后,根据获得的标志点计算出特征参数EAR、MAR、头部俯仰角,并分别用于驾驶员疲劳检测。通过综合实验对该系统进行了评价,结果表明了该系统的实用性和优越性。我们的人脸检测网络LittleFace可以在边缘计算设备Nvidia Jetson Nano上以58 FPS的速度在AFLW测试集上实现88.53%的mAP。在YawDD、300 W和DriverEyes上的测试结果表明,该系统的平均检测准确率可达89.55%。
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