基于深度学习的车载疲劳检测研究

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摘要：为了准确、快速地检测驾驶员疲劳状态，设计一种基于深度学习和ERT算法的车载疲劳检测系统。该系统采用MTCNN算法进行人脸定位，使用KCF算法进行人脸追踪，应用ERT算法进行人脸特征点检测。获得特征点后，测定了眨眼动作的EAR阈值与哈欠动作的MAR阈值，在YawDD数据集上眨眼识别的准确率达到88.07%，哈欠识别的[F1-measure]达到了92.31。（剩余5890字）

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