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基于SVM的驾驶员疲劳检测研究被引量：4: 2011年; 疲劳驾驶是导致交通意外的一个重要原因,在车上装一个疲劳检测系统有助于预防交通事故的发生。现实条件下,司机的头和眼睛是不断运动的,使得疲劳特征提取变得比较困难。再加上外部干扰和光线条件的影响,准确判断司机的疲劳状态是一个具有挑战性的问题。介绍了一种利用支持向量机检测驾驶员疲劳状态的方法。首先采集驾驶员的头部视频,然后对视频图像进行处理,提取眼睛、嘴的视觉特征和点头频率变化情况,最后利用支持向量机依据这些特征来判断司机的疲劳状态。通过模拟实验,疲劳检测的准确率达到97.80%,表明该方法适合于驾驶员的疲劳检测。; 王振华贾银山陈兴; 关键词：支持向量机车辆驾驶员

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王振华