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作者：汤凯;金文研;陆南昌;吴宝栋;
单位：中国移动通信集团有限公司;中国移动通信集团广东有限公司;
摘要：传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)疲劳检测算法不能有效地关联图像帧的上下文信息，导致其精度和鲁棒性往往较低。为了提高识别准确率，提出了一种基于综合面部特征和门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)的疲劳检测算法。设计了一个多任务CNN模型以提取全面的面部特征。在获得面部特征点的位置后，可计算出6个疲劳特征值，分别是3个与面部表情直接关联的特征值以及3个头部姿态变化特征值。将连续20帧图像中获得的上述6个特征值变化曲线输入到网络中，学习变化规律并构建疲劳状态判别模型。学习完成后，模型可依据实时判断新输入20帧图像中的6个特征值变化曲线进行分析，进而输出驾驶员的疲劳状态。将该算法部署于5G云服务器，用以检测公交驾驶员的疲劳驾驶状态，减少由于疲劳驾驶导致的公交运行事故。实验表明，该算法的识别准确率可达97.47%,系统的平均时延小于500 ms。
关键词：5G;;疲劳检测;;特征识别;;门控循环单元;;卷积神经网络
