發(fā)布時間：2021-03-31 12:24

　　隨著道路交通持續(xù)的發(fā)展,汽車逐漸成為出行不可缺少的工具。雖然汽車給人們的外出帶來了便利,但是卻給交通安全帶來了一些消極的影響。據(jù)調(diào)查顯示,近年來由汽車引發(fā)的交通事故發(fā)生率持續(xù)增加,而這些交通事故中有很多是因為疲勞駕駛行為導(dǎo)致的,所以研究與實現(xiàn)一套高效且精準(zhǔn)的疲勞駕駛檢測系統(tǒng),來降低疲勞引起的交通事故是十分必要的。人臉作為人體的關(guān)鍵組成部分,包含著豐富的特征信息,當(dāng)駕駛?cè)水a(chǎn)生疲勞時,閉眼時間和眨眼頻率都會與正常駕駛狀態(tài)不同,并且可能出現(xiàn)打哈欠,因此本文主要基于人臉特征對疲勞駕駛的檢測展開研究,主要工作如下:基于KCF的人臉跟蹤算法,本文研究和設(shè)計了一種MC-KCF的人臉跟蹤算法,該算法提高了人臉跟蹤的精確度。KCF僅使用了單一的HOG特征,在復(fù)雜環(huán)境下人臉跟蹤的準(zhǔn)確度有所下降。同時KCF算法需要在初始幀對被跟蹤目標(biāo)進(jìn)行手動標(biāo)注,并且當(dāng)目標(biāo)消失后再次回到視野時,KCF算法可能無法立即找回目標(biāo),甚至丟失目標(biāo)。因此本文利用多尺度CNN特征和MTCNN對KCF進(jìn)行優(yōu)化,設(shè)計和實現(xiàn)了基于MC-KCF的人臉跟蹤算法�；贒CNN的人臉關(guān)鍵點檢測模型,本文研究和設(shè)計了一種BL-DCNN的人臉關(guān)鍵點檢測... 

【文章來源】：北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

LeNet-5模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖 2-1 LeNet-5 模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Figure 2-1 The network structure of LeNet-5 model CNN 的研究具有較強(qiáng)的代表性，從中能夠發(fā)現(xiàn) CNN 網(wǎng)絡(luò)�；瘜�、全連接層以及激活函數(shù)等不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層按照一定的的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中比較重要的組成部分之一，它的作用是對輸入的數(shù)然后提取數(shù)據(jù)的特征信息。與傳統(tǒng)全連接層的計算方式不同，是通過卷積核來實現(xiàn)，卷積核中的每一個元素都對應(yīng)一個權(quán)重算過程中需要先設(shè)置步長，然后卷積核根據(jù)設(shè)置的步長去遍歷次遍歷特征圖時，將卷積核和特征圖中對應(yīng)的部分采用卷積進(jìn)所示，展示了卷積層的計算過程。

最大池化層Figure2-3Themaxpoolinglayer

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于積分投影和模板匹配的人眼定位算法研究[J]. 亢潔,李靜.  陜西科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(01)
[2]基于深度特征與LBP紋理融合的視覺跟蹤[J]. 胡丹,周興社,許婉君,侯志強(qiáng).  計算機(jī)工程. 2016(09)
[3]一種改進(jìn)的基于灰度投影的人眼定位算法[J]. 王錕,田翔,王衛(wèi)鋒.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2011(16)
[4]駕駛員安全駕駛監(jiān)控研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J]. 蔣雄.  現(xiàn)代計算機(jī)(專業(yè)版). 2010(14)
[5]基于方向盤操作的駕駛?cè)似跔顟B(tài)實時檢測方法[J]. 張希波,成波,馮睿嘉.  清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2010(07)
[6]粒子濾波算法及其應(yīng)用研究[J]. 郭曉松,李奕芃,郭君斌.  計算機(jī)工程與設(shè)計. 2009(09)
[7]自動色彩均衡快速算法[J]. 袁雪庚,顧耀林.  計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2005(10)
[8]汽車駕駛員駕駛疲勞監(jiān)測技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 毛喆,初秀民,嚴(yán)新平,吳超仲.  中國安全科學(xué)學(xué)報. 2005(03)

碩士論文
[1]疲勞駕駛檢測算法的研究與開發(fā)[D]. 賈李楠.北京工業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于駕駛操作及車輛狀態(tài)的疲勞駕駛行為檢測研究[D]. 黃皓.東南大學(xué) 2016
[3]考慮駕駛員生物電信號的疲勞駕駛檢測方法研究[D]. 薛雷.吉林大學(xué) 2015



本文編號：3111433