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为防止交通事故,95后学生运用“黑科技”这样做!
判定驾驶员状态的功能,但成本相对较高,需出厂前预装,通用性较差。 基于AIoT的驾驶员状态实时监测系统,通过Landmark 算法来实现人脸检测及特征点提取,再利用眼部特征点计算EAR值,进而结合 PERCLOS 疲劳判断准则,算出PERCLOS值,再结合体征数据变化情况,来综合判别驾驶员的疲劳程度。
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基于yolov2深度学习网络的人脸检测matlab仿真,图像来自UMass数据集
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