摘 要
相比于完全把神经网络当成黑盒来做训练，本文尝试了一种混合的思路：先通过人脸特征点检测获得特征点，再通过特征点预估人脸位置、角度、眼睛开合度等参数，再通过一个LSTM网络进行参数的训练，并对视频做分类。
2018年CES Asia展会上，科大讯飞展示了他们的驾驶员疲劳检测系统。他们的系统能通过计算机视觉的方法，从摄像头中获取人脸朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛开合度、眨眼频率、瞳孔收缩率等数据，并通过这些数据，实时地计算出驾驶员的注意力集中程度。我在现场体验了他们的系统，非常灵敏准确。
摘 要
相比于完全把神经网络当成黑盒来做训练，本文尝试了一种混合的思路：先通过人脸特征点检测获得特征点，再通过特征点预估人脸位置、角度、眼睛开合度等参数，再通过一个LSTM网络进行参数的训练，并对视频做分类。
2018年CES Asia展会上，科大讯飞展示了他们的驾驶员疲劳检测系统。他们的系统能通过计算机视觉的方法，从摄像头中获取人脸朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛开合度、眨眼频率、瞳孔收缩率等数据，并通过这些数据，实时地计算出驾驶员的注意力集中程度。我在现场体验了他们的系统，非常灵敏准确。
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本文标题：基于Python实现的疲劳驾驶检测
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/muitjctx.html
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