基于面部多特征融合的駕駛員疲勞駕駛監測系統

摘 要：文章介紹了一種基于面部多特征融合的駕駛員疲勞駕駛監測系統。該系統通過分析駕駛員的駕駛行為，包括方向盤操作、車輛速度和駕駛員面部表情等，利用機器學習算法、標定算法、中值濾波算法對駕駛員的疲勞狀態進行實時監測，并在發現駕駛員疲勞時給予提醒，從而降低因疲勞駕駛引發的交通事故的風險。文章詳細闡述了系統的設計原理、實現方法和實驗結果，并討論了該系統的優缺點以及在實際應用中的適用性。

關鍵詞：機器學習 中值濾波算法 疲勞駕駛 監測系統

1 緒論

隨著我國經濟持續高速發展，汽車保有量逐年攀升。然而，交通事故頻發，引起了廣泛的關注[1]。在這些事故中，疲勞駕駛是一個主要的誘發因素。研究表明，疲勞駕駛不僅會顯著增加交通事故的風險，而且還可能導致嚴重的人員傷亡和財產損失[2]。疲勞駕駛狀態下的駕駛員常常反應遲緩，注意力不集中，容易產生誤判和失誤，進而增加了交通事故的發生概率。根據公安部一項調查顯示：6月以來全國一次死亡3人以上交通事故中疲勞駕駛肇事占17.5%。由于駕駛人長時間駕駛車輛極容易導致注意力分散和反應遲鈍等行為，在發生交通事故之前不能及時采取正確的操作，同時由于疲勞引發的交通事故的后果更加嚴重[3]。因此對駕駛人的疲勞駕駛監測研究具有重大意義。近年來，機器學習技術的發展為解決這一問題提供了新的思路[4]。通過分析駕駛員的駕駛行為，機器學習算法可以訓練出能夠識別駕駛員疲勞狀態的模型，從而實現實時監測[5]。……