文件名称:
ST - 基于多层深度学习框架和运动分析的驾驶员疲劳监测系统
开发工具:
文件大小: 210kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-13
详细说明：汽车工业的发展引起了科研人员对疲劳驾驶监测的研究兴趣，意图开发一种有效的驾驶员监测系统，能及时发现心理物理状态异常，减少疲劳驾驶引起的交通事故。现在许多文献特别专注于生理信号的研究，通过测量心率变异性（HRV）来得到有关心脏运动的信息。事实上，HRV还是一个有效的评估生理压力的指标，因为它可以提供与自主神经系统支配的心血管系统活动相关的信息。本文旨在通过提取人脸特征点，分析由血压引起的皮肤细微运动，再以一个稳健的方式重构光电容积图（PPG）信号。所得结论是，传感器检测到的PPG信号与使用人脸特征点重构的PPG信号有很强的相关性，而且我们从实验结果中获得了支持这一结论的证据。 1 前言
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