摘要：驾驶员疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一,为解决该问题,提出一种新的基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测方法。根据驾驶员视频图像特点,采用基于肤色检测的Adaboost算法提取面部以及手部的感兴趣区域(Regions of interest,ROIs)。基于尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)特征点匹配获取眼、嘴以及手部的SIFT特征点,据此得出面部以及手部特征参数。将Perclos、MClosed、Phdown以及SA 4个特征参数作为模型输入,疲劳度等级作为模型输出,建立三层BP神经网络模型,并应用贝叶斯正则化并结合动量梯度下降法较好地解决了传统BP人工神经网络训练高精度和预测低精度的过拟合现象。试验数据表明,该方法能够克服光照、背景、角度以及个体差异的影响,且疲劳检测的正确识别率达到99.64%。

关键词：驾驶疲劳 肤色检测 bp人工神经网络 

单位：合肥工业大学机械工程学院; 合肥230009